y,sr=librosa.load(wav_fill_name)

这段代码使用了librosa.load函数来加载一个音频文件。其中，`wav_file_name`是音频文件的路径。

`librosa.load(wav_file_name)`会返回一个包含音频数据和采样率的元组，可以用两个变量来接收这两个返回值，如`y, sr = librosa.load(wav_file_name)`。

`y`是一个一维的numpy数组，表示加载的音频信号数据。
`sr`是一个整数，表示音频的采样率（采样频率）。

在这个例子中，通过调用`librosa.load(wav_file_name)`函数，并将返回的音频数据赋值给`y`，将采样率赋值给`sr`。这样就可以在后续的代码中使用`y`和`sr`来处理和分析音频数据了。

相关问题

def extrat_mfcc(wav_fill_name): y,sr=librosa.load(wav_fill_name) mfccs=np.mean(librosa.feature.mfcc(y=y,sr=sr,n_mfcc=40).T,axis=0) return mfccs

这段代码是一个用于提取音频文件的MFCC特征的函数。下面是对函数的解释：

- `wav_fill_name`：函数的输入参数，表示音频文件的路径。
- `librosa.load(wav_fill_name)`：使用Librosa库中的`load`函数加载音频文件，返回音频数据`y`和采样率`sr`。
- `librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40)`：使用Librosa库中的`mfcc`函数提取音频的MFCC特征，其中`y`为音频数据，`sr`为采样率，`n_mfcc`表示要提取的MFCC系数数量（默认为20）。
- `np.mean(..., axis=0)`：对MFCC系数进行平均操作，`axis=0`表示对每个系数在时间轴上进行平均。
- `return mfccs`：返回提取得到的MFCC特征。

总体来说，这个函数的作用是读取给定路径的音频文件，然后计算并返回该音频文件的MFCC特征。

import librosa filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' y, sr = librosa.load(filename,sr = None ) import librosa import matplotlib.pyplot as plt import librosa.display import numpy as np filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' tempo, beats = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr) y_beats = librosa.clicks(frames=beats, sr=sr) y_beats = librosa.clicks(frames=beats, sr=sr, length=len(y)) times = librosa.frames_to_time(beats, sr=sr) y_beat_times = librosa.clicks(times=times, sr=sr) y_beat_times880 = librosa.clicks(times=times, sr=sr, click_freq=880, click_duration=0.5) plt.figure() S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr) ax = plt.subplot(2, 1, 2) librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(S, ref=np.max), x_axis='time', y_axis='mel') plt.subplot(2, 1, 1, sharex=ax) librosa.display.waveshow(y_beat_times, sr=sr, label='Beat clicks') plt.legend() plt.xlim(15, 30) plt.tight_layout()

这段代码使用了Python中的librosa库，通过加载音频文件，提取其节拍信息并在节拍处插入点击声，最后绘制出音频的梅尔频谱图和节拍位置的波形图。其中，`filepath`和`filename`分别指定了音频文件所在的文件夹路径和文件名，`y`和`sr`则是通过`librosa.load`函数加载音频文件后返回的音频信号和采样率。接下来，`tempo`和`beats`分别使用`librosa.beat.beat_track`函数获取音频的节奏信息。然后，`y_beats`通过`librosa.clicks`函数在节拍位置产生了一个长度与音频相同的点击声信号，`y_beat_times`和`y_beat_times880`分别使用`librosa.clicks`函数在节拍位置产生了一个与时间轴对应的点击声信号。最后，`librosa.feature.melspectrogram`函数用于提取梅尔频谱图，`librosa.display.specshow`函数和`librosa.display.waveshow`函数用于绘制出梅尔频谱图和节拍位置的波形图。