librosa 音频分析python代码

以下是一个基本的使用Librosa库进行音频分析的Python代码示例：

import librosa

# 加载音频文件
audio_data, sample_rate = librosa.load('audio_file.wav')

# 提取Mel频率倒谱系数(MFCCs)
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=audio_data, sr=sample_rate, n_mfcc=13)

# 显示MFCCs特征
print(mfccs)

这段代码首先使用`librosa.load`函数加载音频文件，返回音频数据和采样率。然后使用`librosa.feature.mfcc`函数提取音频数据的Mel频率倒谱系数(MFCCs)特征。最后，使用`print`函数显示MFCCs特征。

当然，Librosa库还有很多其他的音频分析功能，如音频可视化、节拍检测、音高检测等等，具体使用方式可以查看Librosa官方文档。

相关问题

音频分析python代码

除了Librosa库，还有其他一些Python库可以用于音频分析。下面是一些使用Python进行音频分析的代码示例：

1. 使用Python自带的`wave`模块读取音频文件，并将音频数据显示为波形图：

import wave
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 打开音频文件
audio_file = wave.open('audio_file.wav', 'r')

# 读取音频数据
audio_data = audio_file.readframes(-1)
audio_data = np.frombuffer(audio_data, dtype=np.int16)

# 绘制波形图
plt.plot(audio_data)
plt.show()

2. 使用Python的`pydub`库对音频进行剪辑，将音频文件截取为前5秒：

from pydub import AudioSegment

# 加载音频文件
audio_file = AudioSegment.from_wav("audio_file.wav")

# 截取前5秒音频
clip = audio_file[:5000]

# 保存剪辑后的音频
clip.export("clip_audio.wav", format="wav")

3. 使用Python的`aubio`库对音频进行节拍检测，并显示每个节拍的时间戳：

import aubio

# 加载音频文件
audio_file = aubio.source("audio_file.wav")

# 设置节拍检测器
tempo_detector = aubio.tempo("default", 1024, 512, audio_file.samplerate)

# 检测每个节拍的时间戳
while True:
    samples, read = audio_file()
    if tempo_detector(samples):
        print(tempo_detector.get_last_s())

这段代码使用`aubio`库加载音频文件，并使用`aubio.tempo`函数设置节拍检测器。然后，在一个无限循环中，使用`aubio.source`函数读取音频数据，并使用`tempo_detector`检测每个节拍的时间戳，最后使用`print`函数显示每个节拍的时间戳。

librosa加载音频文件代码

下面是使用librosa加载音频文件的示例代码：

import librosa

# 加载音频文件
audio_file = 'path/to/audio/file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file, sr=None)

# y是音频信号，sr是采样率
print(f'Shape of y: {y.shape}')
print(f'Sampling rate: {sr} Hz')

其中，`audio_file`是音频文件的路径，`y`是音频信号，`sr`是采样率。如果`sr`参数为`None`，则`librosa.load`函数会使用默认的采样率22050Hz。