波形相似参数 python代码编写

波形相似度通常用于比较两个音频信号的特征，Python中有多种库可以实现这个功能，比如scipy、numpy和librosa等。以下是一个简单的例子，使用librosa库计算两个音频文件的Mel频率倒谱系数(MFCC)相似度：

from scipy.io import wavfile
import numpy as np
from librosa.feature import mfcc
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def compute_waveform_similarity(file1_path, file2_path):
    # 读取音频数据
    sr, audio1 = wavfile.read(file1_path)
    sr, audio2 = wavfile.read(file2_path)

    # 确保采样率一致
    assert sr == sr, "Audio files have different sample rates."

    # 提取MFCC特征
    mfcc1 = mfcc(audio1, sr)
    mfcc2 = mfcc(audio2, sr)

    # 归一化特征
    mfcc1 /= np.linalg.norm(mfcc1)
    mfcc2 /= np.linalg.norm(mfcc2)

    # 计算余弦相似度
    similarity = cosine_similarity([mfcc1], [mfcc2])[0][0]

    return similarity

# 使用函数并打印结果
similarity = compute_waveform_similarity('audio1.wav', 'audio2.wav')
print("Waveform similarity:", similarity)

在这个例子中，我们首先读取音频文件，然后提取每段音频的MFCC特征，这是一种常用的音频特征表示方法。接着，我们将MFCC特征向量归一化，再通过计算余弦相似度得到两个波形的相似度值。