librosa 提取的音频特征 有哪些,它们可以以数组的形式存储并输出为npy格式吗
时间: 2024-02-13 12:59:55 浏览: 33
librosa提取音频特征的函数有很多种,常用的包括:
- 短时傅里叶变换(STFT)
- 梅尔频率倒谱系数(MFCC)
- 色度频率倒谱系数(chroma)
- 谐波感知特征(tonnetz)
这些特征可以以数组的形式存储,并以npy格式输出。例如,使用librosa提取MFCC特征可以使用以下代码:
```python
import librosa
import numpy as np
# 读取音频文件
y, sr = librosa.load('example.wav')
# 提取MFCC特征
mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)
# 保存为npy文件
np.save('mfcc.npy', mfcc)
```
这样就可以将MFCC特征以npy格式保存在当前目录下的mfcc.npy文件中。
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提取整个音频文件夹的MFCC特征并将其保存为npy数组的详细步骤及Python代码
MFCC(Mel频率倒谱系数)是一种常用的音频特征,可以用于语音识别、说话人识别等任务。下面是提取整个音频文件夹的MFCC特征并将其保存为npy数组的详细步骤及Python代码:
1. 安装必要的Python库,包括 librosa 和 numpy:
```
pip install librosa
pip install numpy
```
2. 导入库:
```python
import librosa
import numpy as np
import os
```
3. 设置参数:
```python
# 设置参数
FRAME_SIZE = 0.025 # 帧长(秒)
FRAME_STRIDE = 0.01 # 帧移(秒)
N_MFCC = 13 # MFCC数量
```
4. 定义函数,用于提取MFCC特征:
```python
def extract_mfcc(file_path, frame_size=FRAME_SIZE, frame_stride=FRAME_STRIDE, n_mfcc=N_MFCC):
"""
提取音频文件的MFCC特征
:param file_path: 音频文件路径
:param frame_size: 帧长(秒)
:param frame_stride: 帧移(秒)
:param n_mfcc: MFCC数量
:return: MFCC特征
"""
# 加载音频文件
y, sr = librosa.load(file_path, sr=None)
# 提取MFCC特征
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=n_mfcc, n_fft=int(sr * frame_size), hop_length=int(sr * frame_stride))
return mfccs
```
5. 定义函数,用于提取整个音频文件夹的MFCC特征并将其保存为npy数组:
```python
def extract_mfccs_from_folder(folder_path, frame_size=FRAME_SIZE, frame_stride=FRAME_STRIDE, n_mfcc=N_MFCC):
"""
提取整个音频文件夹的MFCC特征并将其保存为npy数组
:param folder_path: 音频文件夹路径
:param frame_size: 帧长(秒)
:param frame_stride: 帧移(秒)
:param n_mfcc: MFCC数量
"""
# 获取所有音频文件的路径
file_paths = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.wav')]
# 遍历所有音频文件,提取MFCC特征
mfccs_list = []
for file_path in file_paths:
mfccs = extract_mfcc(file_path, frame_size, frame_stride, n_mfcc)
mfccs_list.append(mfccs)
# 将MFCC特征保存为npy数组
np.save('mfccs.npy', mfccs_list)
```
6. 调用函数,提取整个音频文件夹的MFCC特征并将其保存为npy数组:
```python
# 提取整个音频文件夹的MFCC特征并将其保存为npy数组
extract_mfccs_from_folder('audio_folder')
```
其中,`audio_folder` 是音频文件夹的路径。执行上述代码后,将生成 `mfccs.npy` 文件,其中包含所有音频文件的MFCC特征。每个音频文件的MFCC特征是一个二维数组,其中行数为MFCC数量,列数为帧数。可以使用以下代码加载 `mfccs.npy` 文件:
```python
mfccs = np.load('mfccs.npy', allow_pickle=True)
```
怎么用cv库将数组存储为npy格式的文件
使用cv库将数组存储为npy格式的文件,可以按照以下步骤进行操作:
1. 导入cv库和numpy库:
```python
import cv2
import numpy as np
```
2. 创建一个数组,例如:
```python
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
```
3. 使用cv库的`imwrite()`函数将数组存储为npy格式的文件:
```python
cv2.imwrite('output.npy', arr)
```
4. 验证npy文件是否成功生成:
```python
loaded_arr = np.load('output.npy')
print(loaded_arr)
```
输出结果应该为:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
```
这样就成功使用cv库将数组存储为npy格式的文件了。