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。

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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！

python使用librosa提取音频频率4000k以上的fft特征

可以使用Librosa库中的stft函数来计算音频的短时傅里叶变换（short-time Fourier transform，STFT），然后取得频率大于等于4000Hz的FFT系数。

以下是一个示例代码：

import librosa

# 读取音频文件
y, sr = librosa.load('audio.wav')

# 计算短时傅里叶变换
stft = librosa.stft(y)

# 取得频率大于等于4000Hz的FFT系数
freqs = librosa.fft_frequencies(sr=sr, n_fft=stft.shape[0])
idx = freqs >= 4000
fft = stft[idx, :]

# 将FFT系数转化为能量谱
power = librosa.power_to_db(np.abs(fft)**2)

# 可视化能量谱
librosa.display.specshow(power, sr=sr, y_axis='linear', x_axis='time')

在上述代码中，`librosa.load`函数用于读取音频文件，返回音频的时域信号`y`和采样率`sr`。`librosa.stft`函数用于计算短时傅里叶变换，返回STFT系数`stft`。`librosa.fft_frequencies`函数用于计算FFT变换的频率，`idx`变量用于取得大于等于4000Hz的频率对应的FFT系数。最后，将FFT系数转化为能量谱，并用`librosa.display.specshow`函数进行可视化。

希望对你有所帮助！