python声音频谱分析

Python中可以使用一些库来进行音频频谱分析，其中比较常用的是librosa和pyaudio库。下面是使用librosa库来进行音频频谱分析的简单示例代码：

import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取音频文件
audio_file = "test.wav"
y, sr = librosa.load(audio_file)

# 计算短时傅里叶变换（STFT）
stft = librosa.stft(y)

# 计算功率谱密度（PSD）
psd = librosa.power_to_db(abs(stft)**2)

# 显示频谱图
librosa.display.specshow(psd, y_axis='linear', x_axis='time')
plt.title('Power Spectrogram')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.tight_layout()
plt.show()

在上述代码中，首先使用librosa库中的load函数读取音频文件，并计算其短时傅里叶变换（STFT），再根据STFT计算功率谱密度（PSD）并绘制频谱图。其中，y和sr分别为音频数据和采样率，stft为STFT结果，psd为PSD结果。可以根据需要对频谱图进行调整和美化，例如修改颜色、坐标轴刻度、标题等。