写一段python代码，提取音频

的频率和时长。

抱歉，我可以回答这个问题。以下是Python代码示例：

import wave

with wave.open("audiofile.wav", "rb") as audio:
    framerate = audio.getframerate()
    frames = audio.getnframes()
    duration = frames / float(framerate)
    print("频率：{} Hz".format(framerate))
    print("时长：{} 秒".format(duration))

请注意，此处假设音频文件名为"audiofile.wav"。如果使用其他格式的音频文件，请相应地更改代码中的参数。

相关问题

请写一段deepspeech提取音频信号特征的代码

以下是一个使用deepspeech提取音频信号特征的代码示例：

import deepspeech
import numpy as np
import scipy.io.wavfile as wav

# 加载deepspeech模型
model = deepspeech.Model('deepspeech-0.9.3-models.pbmm')

# 设置音频文件路径
audio_file = 'audio.wav'

# 从音频文件中读取数据
rate, audio = wav.read(audio_file)

# 将音频数据转换为浮点数数组
audio = np.array(audio, dtype=np.float32)

# 提取音频信号特征
features = model.stt_with_metadata(audio)

# 输出音频信号特征
print(features)

这个代码示例使用了deepspeech模型来提取音频信号的特征。首先，我们加载了deepspeech模型，然后从音频文件中读取了音频数据。接着，我们将音频数据转换为浮点数数组，并使用deepspeech模型提取了音频信号的特征。最后，我们将特征输出到控制台。

需要注意的是，这个代码示例仅提供了一个基本的框架，实际上还需要进行一些参数调整和错误处理等操作才能达到最佳的效果。

帮我用python写一个提取音频特征的代码

你好，以下是提取音频特征的 Python 代码：

import librosa

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

# 提取音频特征
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=20)

# 打印特征矩阵
print(mfccs)

这段代码使用了 librosa 库来读取音频文件并提取音频特征，其中 mfccs 是一个 20 行 n 列的矩阵，表示提取出的 20 维 MFCC 特征。