用python绘制绘制宽带语谱图，其中要用到NFFT = framesize、overlapSize = 1.0 / 3 * framesize overlapSize = int(round(overlapSize)) # 取整两段代码

宽带语谱图是指在一定时间内声音信号在不同频率上的能量分布情况。使用Python绘制宽带语谱图需要设置参数NFFT为framesize，overlapSize为1.0/3*framesize，并将overlapSize转化为整数。这样可以保证在绘制语谱图时，每一帧的长度和重叠部分都能达到较好的效果，从而更准确地反映声音信号的频域特征。

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用python绘制绘制宽带语谱图NFFT = framesize 设置帧与帧重叠部分采样点数，overlapSize约为每帧点数的1/3~1/2

以下是使用python绘制宽带语谱图的示例代码：

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

# 加载音频文件
audio_path = 'audio.wav'
y, sr = librosa.load(audio_path)

# 设置帧大小和重叠部分采样点数
n_fft = len(y) // 40  # 帧大小为音频长度的1/40
hop_length = n_fft // 2  # 重叠部分采样点数为帧大小的1/2

# 计算短时傅里叶变换（STFT）谱图
D = librosa.stft(y, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length)

# 将STFT谱图转换为能量谱图（dB）
S = librosa.amplitude_to_db(abs(D), ref=1.0)

# 绘制语谱图
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(S, sr=sr, hop_length=hop_length, x_axis='time', y_axis='linear', cmap='coolwarm')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Wideband Spectrogram')
plt.tight_layout()
plt.show()

在上述代码中，我们首先加载音频文件，并设置帧大小和重叠部分采样点数。然后，使用`librosa.stft`函数计算短时傅里叶变换（STFT）谱图，并将其转换为能量谱图（dB）。最后，使用`librosa.display.specshow`函数绘制语谱图，并使用`plt.colorbar`函数添加颜色条。

需要注意的是，帧大小和重叠部分采样点数的设置会影响语谱图的分辨率和平滑度。通常情况下，帧大小应该越大，分辨率越高，但是也会导致语谱图变得更加粗糙。而重叠部分采样点数越多，则平滑度越高，但是也会导致语谱图的时间分辨率降低。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行调整。

NFFT=NFFT,Fs=framerate,window=np.hanning(M=framesize), noverlap=overlapSize)什么意思

这是一个用于计算短时傅里叶变换（STFT）的函数，其中：

- NFFT：表示进行STFT的窗口大小，通常是2的幂次方，例如1024、2048等等。
- Fs：表示采样率，即每秒采样的样本数。
- window：表示窗函数，通常使用汉宁窗（Hanning Window）进行加窗处理，以减少频谱泄漏（Spectral Leakage）现象。
- noverlap：表示重叠的样本数，即相邻两个窗口之间的重叠部分。通常取窗口大小的一半。

这个函数的作用是将时间域的信号转换为频域信号，以便进行频谱分析、滤波等操作。