pycharm安装librosa

好的，让我来帮助您解决安装librosa的问题。您可以按照以下步骤来安装：

1. 打开pycharm，进入项目环境（如果您使用了虚拟环境，需要先激活虚拟环境）；
2. 在pycharm的terminal中输入以下命令：pip install librosa；
3. 等待安装完成即可。

请注意，安装过程中可能会出现一些依赖项需要安装的情况，您需要根据提示进行安装。在安装完成后，您可以在您的Python代码中导入librosa模块并使用。

希望这个回答能够帮助到您，如果您还有其他问题，请随时提出。

相关问题

pycharm里面可以安装librosa吗

是的，您可以在 PyCharm 中安装 `librosa` 库。您可以按照以下步骤操作：

1. 打开 PyCharm 项目，并进入 "File" -> "Settings" 菜单。
2. 在 "Settings" 窗口中，选择 "Project" -> "Project Interpreter" 选项。
3. 在 "Project Interpreter" 标签页中，单击右上角的齿轮图标，并选择 "Add" 选项。
4. 在 "Add Python Interpreter" 窗口中，选择您希望添加的 Python 解释器，并单击 "OK" 按钮。
5. 在 "Project Interpreter" 标签页中，选择您刚添加的 Python 解释器，并单击右侧的 "+" 图标。
6. 在弹出的窗口中，搜索要添加的 Python 库 `librosa`，然后单击 "Install Package" 按钮，等待安装完成。

安装完成后，您就可以在 PyCharm 中使用 `librosa` 库了。

plp特征提取pycharm

根据提供的引用内容，我们可以使用Python中的librosa库来进行PLP特征提取。具体步骤如下：

1.安装必要的库

import numpy as np
import wave
import matplotlib.pyplot as plt
import librosa

2.读取音频文件

y, sr = librosa.load('audio_file.wav')

3.计算PLP系数

plp = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=15)

4.计算PLP谱包络

plp_data = np.fft.ifft(plp)
plp_data = np.real(plp_data)
h1 = 1.0 / np.fft.fft(plp_data, 1024)
spec_envelope_plp = 10 * np.log10(abs(h1[0:512]))

5.计算传统LPC系数

lpc = librosa.lpc(y, 15)

6.计算传统LPC谱包络

h2 = 1.0 / np.fft.fft(lpc, 1024)
spec_envelope_lpc = 10 * np.log10(abs(h2[0:512]))

7.绘制PLP谱包络和传统LPC谱包络对比图

plt.plot(spec_envelope_plp, 'b', spec_envelope_lpc, 'r')
plt.show()