python 提取wav文件的时域特征

您好，关于提取wav文件的时域特征，您可以使用Python中的librosa库进行处理，具体可以使用librosa.load()函数读取音频文件，然后调用librosa.feature函数提取时域特征，如ZCR、RMSE、Energy等。您可以查看librosa的官方文档以获取更具体的信息。希望对您有帮助！

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python 提取wav文件的时域特征代码

以下是Python语言提取WAV文件时域特征的代码：

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

# 打开WAV文件
wave_file = wave.open("audio.wav", "rb")

# 读取参数
sample_rate = wave_file.getframerate()
num_channels = wave_file.getnchannels()
sample_width = wave_file.getsampwidth()
num_frames = wave_file.getnframes()

# 读取数据
data = wave_file.readframes(num_frames)

# 将数据转换成数字
if sample_width == 1:
    data = np.fromstring(data, dtype=np.uint8)
elif sample_width == 2:
    data = np.fromstring(data, dtype=np.int16)
else:
    raise ValueError("Unsupported sample width")

#

Python中的librosa库提取wav文件的时域特征代码

你好，关于Python中的librosa库提取wav文件的时域特征代码，我可以帮您提供一个简单的示例：

import librosa

audio_path = 'audio.wav'

# Load audio file
audio, sr = librosa.load(audio_path)

# Calculate zero-crossing rate
zcr = librosa.feature.zero_crossing_rate(audio)

# Calculate spectral centroid
spec_cent = librosa.feature.spectral_centroid(audio, sr=sr)

# Print results
print('Zero-crossing rate:', zcr)
print('Spectral centroid:', spec_cent)

可以看到，上述代码中使用了librosa库的两个函数zero_crossing_rate()和spectral_centroid()来分别计算了音频文件的时域特征——过零率和谱心，这些特征可以用于音频分类、音频检索、语音识别等任务。

如果您对代码有任何疑问或需要更详细的解释，请随时与我交流。