import librosa import librosa.display import matplotlib.pyplot as plt # 读取音频文件 audio_file = 'example.wav' y, sr = librosa.load(audio_file, sr=None) # 计算CQT变换 C = librosa.cqt(y, sr=sr) # 可视化CQT plt.figure(figsize=(10, 4)) librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(C, ref=np.max), sr=sr, x_axis='time', y_axis='cqt_note') plt.colorbar(format='%+2.0f dB') plt.title('CQT') plt.tight_layout() plt.show()

你需要在代码文件的开头部分加入以下语句：

import numpy as np

因为代码中使用了np.max，需要导入numpy库才能使用np。加入这句话之后，代码应该可以正确运行并绘制出CQT变换的可视化图像了。

相关问题

UserWarning: amplitude_to_db was called on complex input so phase information will be discarded. To suppress this warning, call amplitude_to_db(np.abs(S)) instead. librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(C, ref=np.max), sr=sr, x_axis='time', y_axis='cqt_note') Traceback (most recent call last): File "D:\eda\789.py", line 16, in <module> plt.colorbar(format='%+2.0f dB')

这个警告是因为在使用`librosa.amplitude_to_db`函数时传入了复数的数据，因此相位信息将被舍弃。为了避免这个警告，你可以使用`np.abs`函数将CQT变换的结果转换为幅度谱，并将其传递给`librosa.amplitude_to_db`函数。修改代码如下：

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

# 读取音频文件 
audio_file = 'example.wav' 
y, sr = librosa.load(audio_file, sr=None)  

# 计算CQT变换 
C = librosa.cqt(y, sr=sr)  

# 可视化CQT 
plt.figure(figsize=(10, 4)) 
librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(np.abs(C), ref=np.max), sr=sr, x_axis='time', y_axis='cqt_note') 
plt.colorbar(format='%+2.0f dB') 
plt.title('CQT') 
plt.tight_layout() 
plt.show()

这样就可以避免警告，并正确绘制出CQT变换的可视化图像了。

读取一段音频，判断节奏，并画出时频特性，并观察CQT变换代码

读取一段音频，判断节奏并画出时频特性可以分为以下步骤：

1. 使用音频处理库（如librosa）读取音频文件，获取音频的时间序列数据。
2. 对时间序列数据进行预处理，比如进行去噪、归一化等操作。
3. 使用节奏分析算法（如tempo）对音频的节奏进行分析，得到每分钟的拍数（BPM）。
4. 使用时频分析算法（如短时傅里叶变换（STFT））对音频进行时频分析，得到音频在不同时间、不同频率的能量分布情况。
5. 可以使用CQT（常量Q变换）算法对音频进行进一步分析，得到更加精细的频率分辨率。CQT是一种基于傅里叶变换的算法，但是它使用了不同的频率分辨率，使得高频段的分辨率更高，低频段的分辨率更低。
6. 最后，可以使用可视化工具（如matplotlib）将时频特性进行可视化展示，以便进一步分析和理解音频的特性。

以下是一个读取音频并进行CQT变换的示例代码：

import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取音频文件
audio_file = 'example.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file, sr=None)

# 计算CQT变换
C = librosa.cqt(y, sr=sr)

# 可视化CQT
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(C, ref=np.max), sr=sr, x_axis='time', y_axis='cqt_note')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('CQT')
plt.tight_layout()
plt.show()

这段代码首先使用librosa库读取音频文件，并将音频的时间序列数据存储在y中，采样率（sr）存储在sr中。然后使用librosa.cqt函数计算CQT变换，得到C。最后，使用matplotlib库将CQT可视化展示出来。