梅尔谱 python
时间: 2023-11-11 15:59:59 浏览: 44
梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficients,简称MFCC)是一种在语音识别、音乐信息检索等领域广泛应用的特征提取方法。在Python中,可以使用librosa库来计算MFCC。
示例代码:
```python
import librosa
# 读取音频文件
y, sr = librosa.load('audio.wav')
# 计算MFCC
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)
```
相关问题
python和pytorch提取梅尔谱
以下是使用Python和PyTorch提取梅尔频谱图的示例代码:
```python
import librosa
import torch
# 加载音频文件
audio_file = 'example.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file, sr=16000)
# 提取梅尔频谱图
n_fft = 2048
hop_length = 512
n_mels = 128
mel_spec = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, n_mels=n_mels)
# 转换为对数刻度
log_mel_spec = librosa.power_to_db(mel_spec, ref=np.max)
# 转换为PyTorch张量
log_mel_spec = torch.from_numpy(log_mel_spec).unsqueeze(0).float()
```
上述代码中,我们首先使用Librosa库加载音频文件,并使用`librosa.feature.melspectrogram`函数提取梅尔频谱图。然后,我们将其转换为对数刻度,并使用PyTorch将其转换为张量。
python画梅尔频谱图
要使用Python绘制梅尔频谱图,你可以按照以下步骤进行操作:
首先,你需要安装Librosa库,它是一个用于音频和音乐分析的Python库。你可以使用以下命令来安装Librosa:
```
pip install librosa
```
然后,你可以使用以下代码来绘制梅尔频谱图:
```python
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取音频文件
audio_file = 'path/to/your/audio/file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file)
# 计算梅尔频谱
mel_spec = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr)
# 将梅尔频谱转换为对数刻度
mel_spec_db = librosa.power_to_db(mel_spec, ref=np.max)
# 绘制梅尔频谱图
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(mel_spec_db, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Mel Spectrogram')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
确保将`audio_file`替换为你自己的音频文件路径。这段代码将绘制出一个梅尔频谱图,并显示在一个Matplotlib窗口中。