mel_spec = librosa.feature.melspectrogram(y=y,sr=sr)，这个获得的是一个什么数据，每个维度表示什么意思，这些数据的实际意义是什么，能否直接在这个数据上应用筛选低频和高频的能量阈值直接进行判断声音的类别、

`librosa.feature.melspectrogram`函数返回的是一个二维的梅尔谱图数据，其中每个维度表示以下内容：

- 第一个维度表示梅尔滤波器的数量，也就是频率的分辨率。
- 第二个维度表示时间帧的数量，也就是时间的分辨率。

梅尔谱图是一种将音频信号转换为频谱能量的表示方法，它在频率上对数均匀分布，可以更好地模拟人耳对声音的感知。

你可以直接在这个梅尔谱图数据上应用筛选低频和高频的能量阈值进行声音分类。你可以选择一定的时间帧（第二个维度）或者整个时间范围内（所有时间帧）的数据进行阈值判断。通过比较每个频率对应的能量值与设定的阈值，可以判断该频率范围内的声音类别。高于高频阈值的频率范围可以归为一种声音类别，低于低频阈值的频率范围可以归为另一种声音类别。

需要注意的是，阈值的选择可能会因具体应用和数据特征而异，你需要根据实际情况调整阈值以达到正确分类的效果。

希望这解答了你的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。

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Traceback (most recent call last): File "D:\eda\789.py", line 10, in <module> mel_spec = librosa.feature.melspectrogram(signal, sr=sr, n_mels=128) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: melspectrogram() takes 0 positional arguments but 1 positional argument (and 1 keyword-only argument) were given

这个错误提示说明`melspectrogram()`方法需要一个音频信号作为输入参数，但是你没有提供。你需要将音频信号作为参数传递给`melspectrogram()`方法。以下是一个示例代码，用于读取音频文件并计算梅尔倒频谱：

import librosa

# 读取音频文件
audio_file = "sample.wav"
signal, sr = librosa.load(audio_file)

# 计算梅尔倒频谱
mel_spec = librosa.feature.melspectrogram(signal, sr=sr, n_mels=128)

# 将梅尔倒频谱转换为对数刻度
log_mel_spec = librosa.power_to_db(mel_spec, ref=np.max)

# 将对数刻度的梅尔倒频谱转换为特征向量
mfcc = librosa.feature.mfcc(S=log_mel_spec, n_mfcc=13)

# 打印特征向量的形状
print(mfcc.shape)

这段代码使用`librosa.load()`方法读取音频文件，返回音频信号和采样率。然后使用`librosa.feature.melspectrogram()`方法计算梅尔倒频谱，传递音频信号和采样率作为输入参数。最后将梅尔倒频谱转换为对数刻度和MFCC特征向量。

import librosa.display import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as colors # 读取音频文件 audio_file = "D:/360se6/bishe/古筝/gz1.wav" signal, sr = librosa.load(audio_file) # 计算梅尔倒频谱 mel_spec = librosa.feature.melspectrogram(signal, sr=sr, n_mels=128) # 将梅尔倒频谱转换为对数刻度 log_mel_spec = librosa.power_to_db(mel_spec, ref=np.max) # 设置颜色映射 cmap = plt.get_cmap('coolwarm') norm = colors.Normalize(vmin=log_mel_spec.min(), vmax=log_mel_spec.max()) # 可视化梅尔倒频谱 librosa.display.specshow(log_mel_spec, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel', cmap=cmap, norm=norm) plt.title('Mel spectrogram') plt.show()

这段代码看起来是用于读取音频文件，并可视化梅尔倒频谱的。第一行代码中的import语句应该是以下两行代码，因为每个import语句应该占据一行：

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

接下来，代码读取给定路径的音频文件，并使用librosa库的load()函数将其转换为波形数据。该函数返回两个值：波形数据和采样率。这里使用了"signal, sr"来接收这两个返回值。

接下来，使用librosa库的melspectrogram()函数计算梅尔倒频谱。该函数需要至少一个参数，即音频信号的波形数据。此外，还可以使用关键字参数设置采样率、频率分辨率、频率范围等参数。

接下来，使用librosa库的power_to_db()函数将梅尔倒频谱转换为对数刻度。这样做的目的是为了更好地展示频率上的差异。

然后，代码使用matplotlib库中的get_cmap()函数获取一个颜色映射对象，并使用matplotlib.colors库中的Normalize()函数创建一个归一化对象，用于将梅尔倒频谱的值映射到颜色空间中的颜色。

最后，使用librosa.display库中的specshow()函数可视化梅尔倒频谱，并使用matplotlib库中的title()函数添加标题，并使用show()函数显示图像。

如果你遇到了错误，可以将错误信息提供给我，我可以更好地帮助你解决问题。