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：

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。

相关问题

librosa提取特征的函数

librosa库提供了许多常用的音频特征提取函数，以下是一些常用的函数：

1. librosa.load：加载音频文件，并返回音频数据和采样率。

2. librosa.stft：对音频数据进行短时傅里叶变换（STFT）。

3. librosa.feature.mfcc：计算音频的梅尔频率倒谱系数（MFCC）。

4. librosa.feature.chroma_stft：计算音频的色度谱特征。

5. librosa.feature.melspectrogram：计算音频的梅尔频谱特征。

6. librosa.feature.tonnetz：计算音频的音调网络特征。

7. librosa.feature.tempogram：计算音频的节奏图。

8. librosa.feature.delta：计算音频特征的一阶差分。

9. librosa.feature.stack_memory：将音频数据划分为时间窗口，并将窗口堆叠在一起以形成新的特征矩阵。

10. librosa.feature.inverse.mel_to_stft：将梅尔频谱转换为STFT。

这些函数可以用于提取音频数据的各种特征，以便进行音频识别、分类、检索和分析等应用。

python中librosa的使用

Librosa是一个用于处理音频信号的Python库，它结合了科学计算、数字信号处理和音乐信息检索技术。在Python中，你可以用它来进行音频文件的读取、分析、特征提取和可视化等任务，例如：

1. **加载音频**：`librosa.load()` 函数可以加载WAV、MP3或其他支持的音频文件，并返回一个包含时间序列数据和采样率的信息元组。

2. **频谱分析**：通过`librosa.stft()` 进行短时傅立叶变换（STFT），得到每个时间窗口内的频率域表示，可以用作Mel频率倒谱系数（MFCCs）的基础。

3. **节奏分析**：`librosa.beat()` 可以检测音频中的节拍点，`tempo()` 则计算整个音频的速度（BPM）。

4. **特征提取**：如之前提到的MFCCs，以及chroma_stft() 和 tonnetz() 等用于提取音频的色度和调式信息。

5. **音乐结构分析**：可以识别歌曲的部分结构，如节拍、章节和旋律轮廓。

6. **可视化**：提供了一套工具，如`librosa.display.specshow()` 可以展示音频的时间-频率图谱。

要开始使用librosa，你需要先安装它（`pip install librosa`），然后导入所需的模块并按照其文档示例进行操作。下面是一个简单的例子：

import librosa
# 加载音频
y, sr = librosa.load('song.mp3')
# 计算MFCCs
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)