librosa怎么保存音频

在librosa中，你可以使用`librosa.output.write_wav`函数来保存音频文件。它的语法如下：

librosa.output.write_wav(path, y, sr, norm=False)

其中：

- `path`：要保存的文件路径。
- `y`：要保存的音频数据。
- `sr`：音频采样率。
- `norm`：是否对音频数据进行归一化，默认为False。

例如，如果要将一个名为`audio_data`的numpy数组保存为名为`output.wav`的WAV文件，采样率为22050，可以使用以下代码：

import librosa

librosa.output.write_wav('output.wav', audio_data, sr=22050)

请注意，如果要将音频文件保存为其他格式（如MP3或OGG），则需要使用其他函数，如`librosa.output.write_audio_file`或`librosa.output.write_ogg`。

相关问题

librosa写音频文件

librosa可以用来读取音频文件，但是不能直接用来写入音频文件。如果你想将一段音频数据写入到一个音频文件中，可以使用Python的标准库`wave`或者第三方库`soundfile`。

下面是使用`wave`库将音频数据写入到.wav文件的示例代码：

import wave

# 音频参数
n_channels = 1  # 声道数
sample_width = 2  # 采样宽度（字节数）
frame_rate = 44100  # 采样率（每秒采样次数）
n_frames = 44100  # 音频帧数
comptype = "NONE"  # 压缩类型
compname = "not compressed"  # 压缩名称

# 音频数据
audio_data = ...

with wave.open("output.wav", "wb") as wf:
    wf.setnchannels(n_channels)
    wf.setsampwidth(sample_width)
    wf.setframerate(frame_rate)
    wf.setnframes(n_frames)
    wf.setcomptype(comptype, compname)
    wf.writeframes(audio_data)

其中，`audio_data`是一个包含音频数据的字节串，可以通过`numpy`库将音频数据转换为字节串。

如果你想写入其他格式的音频文件，比如.mp3或.flac等，可以使用`soundfile`库。这个库支持多种音频格式，并且可以直接读写音频数据。下面是一个使用`soundfile`库写入.flac文件的示例代码：

import soundfile as sf

# 音频参数
samplerate = 44100  # 采样率（每秒采样次数）

# 音频数据
audio_data = ...

sf.write("output.flac", audio_data, samplerate)

其中，`audio_data`是一个包含音频数据的一维数组，可以是浮点数或整数。`samplerate`是采样率。

用librosa提取音频频率

使用Librosa库提取音频频率需要进行以下步骤：

1. 载入音频文件

使用Librosa库中的load函数可以载入音频文件，例如：

import librosa

# 载入音频文件
audio, sr = librosa.load('audio.wav')

2. 提取音频信号的频谱

使用Librosa库中的stft函数可以将音频信号转化为频域信号，例如：

import librosa

# 载入音频文件
audio, sr = librosa.load('audio.wav')

# 将音频信号转化为频域信号
D = librosa.stft(audio)

3. 提取频域信号的频率

使用Librosa库中的fft_frequencies函数可以提取频域信号的频率，例如：

import librosa

# 载入音频文件
audio, sr = librosa.load('audio.wav')

# 将音频信号转化为频域信号
D = librosa.stft(audio)

# 提取频域信号的频率
freqs = librosa.fft_frequencies(sr=sr, n_fft=len(D))

这样就可以提取音频信号的频率了。需要注意的是，这里提取的是整个音频信号的频率，如果需要提取某一段时间内的频率，需要先使用Librosa库中的time_to_samples函数将时间转化为样本索引，再提取相应时间段内的频率。