librosa.feature.chroma_stft()怎么用
时间: 2024-03-23 21:43:21 浏览: 25
librosa.feature.chroma_stft() 函数用于计算音频信号的色度图(chromagram),即将每个音调在12个半音中的位置表示为一个向量。使用该函数需要先导入Librosa库,下面是该函数的用法:
```python
import librosa
y, sr = librosa.load('audio_file.wav')
chromagram = librosa.feature.chroma_stft(y=y, sr=sr)
```
其中,`y` 是音频信号,`sr` 是采样率,`chromagram` 是一个 12 x n 的矩阵,每一列代表音频信号的一个时间段上的色度向量。你也可以通过参数改变帧长、帧移、调整参考音高等来获取不同的色度图。
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librosa.feature.chroma_stft()函数怎么用
`librosa.feature.chroma_stft()`函数用于计算音频信号的频率特征表示,该函数的用法如下:
```python
chroma_stft = librosa.feature.chroma_stft(y=y, sr=sr)
```
其中,`y`是音频数据,`sr`是采样率。`chroma_stft`是计算得到的频率特征表示。如果不指定`y`和`sr`,则会使用默认值。
该函数的详细参数说明如下:
- `y`: 音频时间序列数据,类型为`numpy.ndarray`,默认为`None`。
- `sr`: 音频采样率,类型为`int`,默认为`22050`。
- `S`: 短时傅里叶变换(STFT)结果,类型为`numpy.ndarray`,默认为`None`。
- `norm`: 是否对每个帧进行归一化,类型为`bool`,默认为`True`。
- `n_fft`: STFT窗口大小,类型为`int`,默认为`2048`。
- `hop_length`: STFT窗口的跳跃长度,类型为`int`,默认为`512`。
- `A440`: 用于计算音符名称的参考频率,类型为`float`,默认为`440.0`。
函数的返回值是一个大小为`(n_chroma, T)`的`numpy.ndarray`,其中`n_chroma`为音高数目(默认为12,即12个半音),`T`为帧数。
请帮我用librosa写一个提取音频文件特征的代码
好的,以下是使用librosa提取音频文件特征的代码:
```python
import librosa
# 读取音频文件
audio_file = 'path/to/audio/file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file)
# 提取音频特征
chroma_stft = librosa.feature.chroma_stft(y=y, sr=sr)
mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)
spectral_centroid = librosa.feature.spectral_centroid(y=y, sr=sr)
spectral_bandwidth = librosa.feature.spectral_bandwidth(y=y, sr=sr)
spectral_contrast = librosa.feature.spectral_contrast(y=y, sr=sr)
spectral_rolloff = librosa.feature.spectral_rolloff(y=y, sr=sr)
# 打印特征
print('Chroma STFT:', chroma_stft)
print('MFCC:', mfcc)
print('Spectral Centroid:', spectral_centroid)
print('Spectral Bandwidth:', spectral_bandwidth)
print('Spectral Contrast:', spectral_contrast)
print('Spectral Rolloff:', spectral_rolloff)
```
希望这个代码能够帮到你!