import librosa filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' y, sr = librosa.load(filename,sr = None ) CQT = librosa.amplitude_to_db(librosa.cqt(y, sr = 16000 ), ref = np. max ) plt.subplot( 4 , 2 , 3 ) librosa.display.specshow(CQT, y_axis = 'cqt_note' ) plt.colorbar( format = '%+2.0f dB' ) plt.title( 'Constant-Q power spectrogram (note)' )

这段代码使用了Python的librosa库对一个音频文件进行了处理，具体来说：

- 第1行导入了librosa库；
- 第2行指定了音频文件路径；
- 第3行将文件路径和文件名连接起来，得到完整的文件名；
- 第4行使用librosa库中的load函数读取音频文件，并返回音频信号y和采样率sr；
- 第5行使用librosa库中的cqt函数计算音频信号的CQT（Constant-Q Transform）表示；
- 第6行使用librosa库中的amplitude_to_db函数将CQT表示转换成分贝（dB）表示；
- 第7-9行使用matplotlib库绘制CQT表示的音频频谱图。

需要注意的是，这段代码中使用了plt.subplot函数和plt.title函数，但是没有导入matplotlib库。因此，需要在代码开头添加import matplotlib.pyplot as plt语句，以便正确运行。

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import librosa filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' y, sr = librosa.load(filename,sr = None ) import librosa import matplotlib.pyplot as plt import librosa.display import numpy as np filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' tempo, beats = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr) y_beats = librosa.clicks(frames=beats, sr=sr) y_beats = librosa.clicks(frames=beats, sr=sr, length=len(y)) times = librosa.frames_to_time(beats, sr=sr) y_beat_times = librosa.clicks(times=times, sr=sr) y_beat_times880 = librosa.clicks(times=times, sr=sr, click_freq=880, click_duration=0.5) plt.figure() S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr) ax = plt.subplot(2, 1, 2) librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(S, ref=np.max), x_axis='time', y_axis='mel') plt.subplot(2, 1, 1, sharex=ax) librosa.display.waveshow(y_beat_times, sr=sr, label='Beat clicks') plt.legend() plt.xlim(15, 30) plt.tight_layout()

这段代码使用了Python中的librosa库，通过加载音频文件，提取其节拍信息并在节拍处插入点击声，最后绘制出音频的梅尔频谱图和节拍位置的波形图。其中，`filepath`和`filename`分别指定了音频文件所在的文件夹路径和文件名，`y`和`sr`则是通过`librosa.load`函数加载音频文件后返回的音频信号和采样率。接下来，`tempo`和`beats`分别使用`librosa.beat.beat_track`函数获取音频的节奏信息。然后，`y_beats`通过`librosa.clicks`函数在节拍位置产生了一个长度与音频相同的点击声信号，`y_beat_times`和`y_beat_times880`分别使用`librosa.clicks`函数在节拍位置产生了一个与时间轴对应的点击声信号。最后，`librosa.feature.melspectrogram`函数用于提取梅尔频谱图，`librosa.display.specshow`函数和`librosa.display.waveshow`函数用于绘制出梅尔频谱图和节拍位置的波形图。

import librosa import matplotlib.pyplot as plt filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' y, sr = librosa.load(filename,sr = None ) CQT = librosa.amplitude_to_db(librosa.cqt(y, sr = 16000 ), ref = np. max ) plt.subplot( 4 , 2 , 3 ) librosa.display.specshow(CQT, y_axis = 'cqt_note' ) plt.colorbar( format = '%+2.0f dB' ) plt.title( 'Constant-Q power spectrogram (note)' )

这段代码使用了Python的librosa库对一个音频文件进行了处理，并使用matplotlib库绘制了CQT表示的音频频谱图。具体来说：

- 第1行导入了librosa库；
- 第2行导入了matplotlib.pyplot模块，并将其重命名为plt；
- 第3行指定了音频文件路径；
- 第4行将文件路径和文件名连接起来，得到完整的文件名；
- 第5行使用librosa库中的load函数读取音频文件，并返回音频信号y和采样率sr；
- 第6行使用librosa库中的cqt函数计算音频信号的CQT（Constant-Q Transform）表示；
- 第7行使用librosa库中的amplitude_to_db函数将CQT表示转换成分贝（dB）表示；
- 第8-10行使用matplotlib库绘制CQT表示的音频频谱图。

需要注意的是，这段代码中使用了plt.subplot函数和plt.title函数，但是没有导入numpy库中的np。因此，需要在代码开头添加import numpy as np语句，以便正确运行。