pow_frames = ((1.0 / NFFT) * ((mag_frames) ** 2)) # 功率谱 pow_frames.shape

`pow_frames` 是一个 NumPy 数组，它的形状取决于 `mag_frames` 数组的形状。假设 `mag_frames` 的形状为 `(num_frames, num_freq_bins)`，那么 `pow_frames` 的形状将为 `(num_frames, num_freq_bins)`。也就是说，它是一个二维数组，每一行代表一个时间窗口的功率谱。

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pow_frames = ((1.0 / NFFT) * ((mag_frames) ** 2))出现le8是什么意思

"le8"可能是指小于等于8（less than or equal to 8），表示在计算中出现了非常小的数，可能是由于计算精度或数据精度的限制造成的。在这种情况下，你可以尝试使用更高精度的数据类型，例如使用浮点数而不是整数，或者尝试使用更高精度的计算方法，例如使用NumPy库中的函数。如果这个小数对于你的计算结果并不重要，那么忽略它也是一个可行的选择。

sample_rate, signal = wav.read('Male_Twenties.wav') pre_emphasis = 0.95 emphasized_signal = numpy.append(signal[0], signal[1:] - pre_emphasis * signal[:-1]) # 对信号进行短时分帧处理 frame_size = 0.025 # 设置帧长 frame_stride = 0.1 # 计算帧对应采样数（frame_length)以及步长对应采样数（frame_step) frame_length, frame_step = frame_size * sample_rate, frame_stride * sample_rate signal_length = len(emphasized_signal) # 信号总采样数 frame_length = int(round(frame_length)) # 帧采样数 frame_step = int(round(frame_step)) # num_frames为总帧数，确保我们至少有一个帧 num_frames = int(np.ceil(float(np.abs(signal_length - frame_length)) / frame_step)) pad_signal_length = num_frames * frame_step + frame_length z = np.zeros((pad_signal_length - signal_length)) # 填充信号以后确保所有的帧的采样数相等 pad_signal = np.append(emphasized_signal, z) indices = np.tile(np.arange(0, frame_length), (num_frames, 1)) + np.tile( np.arange(0, num_frames * frame_step, frame_step), (frame_length, 1)).T frames = pad_signal[indices.astype(np.int32, copy=False)] NFFT = 512 mag_frames = np.absolute(np.fft.rfft(frames, NFFT)) pow_frames = ((1.0 / NFFT) * ((mag_frames) ** 2)) log_pow_frames = logpowspec(pow_frames, NFFT, norm=1) # 保留语音的前3.5秒 # signal=signal[0:int(3.5*sample_rate)] # 信号预加重 # emphasized_signal=preemphasis(signal,coeff=0.95) # 显示信号 plt.plot(mag_frames) plt.title("Mag_Spectrum") plt.plot(emphasized_signal) plt.show() plt.plot(pow_frames) plt.title("Power_Spectrum") plt.show() plt.plot(log_pow_frames) plt.title("Log_Power_Spectrum") plt.show()中的三个图分别如何命名横纵坐标

第一个图应该命名为 "Mag_Spectrum"，横坐标为频率，单位为 Hz，纵坐标为幅度，单位为未知。

第二个图应该命名为 "Power_Spectrum"，横坐标为频率，单位为 Hz，纵坐标为功率，单位为未知。

第三个图应该命名为 "Log_Power_Spectrum"，横坐标为频率，单位为 Hz，纵坐标为对数功率，单位为未知。