librosa提取特征的函数
时间: 2024-06-11 16:06:48 浏览: 6
librosa库提供了许多常用的音频特征提取函数,以下是一些常用的函数:
1. librosa.load:加载音频文件,并返回音频数据和采样率。
2. librosa.stft:对音频数据进行短时傅里叶变换(STFT)。
3. librosa.feature.mfcc:计算音频的梅尔频率倒谱系数(MFCC)。
4. librosa.feature.chroma_stft:计算音频的色度谱特征。
5. librosa.feature.melspectrogram:计算音频的梅尔频谱特征。
6. librosa.feature.tonnetz:计算音频的音调网络特征。
7. librosa.feature.tempogram:计算音频的节奏图。
8. librosa.feature.delta:计算音频特征的一阶差分。
9. librosa.feature.stack_memory:将音频数据划分为时间窗口,并将窗口堆叠在一起以形成新的特征矩阵。
10. librosa.feature.inverse.mel_to_stft:将梅尔频谱转换为STFT。
这些函数可以用于提取音频数据的各种特征,以便进行音频识别、分类、检索和分析等应用。
相关问题
用librosa提取音频频率
使用Librosa库提取音频频率需要进行以下步骤:
1. 载入音频文件
使用Librosa库中的load函数可以载入音频文件,例如:
```python
import librosa
# 载入音频文件
audio, sr = librosa.load('audio.wav')
```
2. 提取音频信号的频谱
使用Librosa库中的stft函数可以将音频信号转化为频域信号,例如:
```python
import librosa
# 载入音频文件
audio, sr = librosa.load('audio.wav')
# 将音频信号转化为频域信号
D = librosa.stft(audio)
```
3. 提取频域信号的频率
使用Librosa库中的fft_frequencies函数可以提取频域信号的频率,例如:
```python
import librosa
# 载入音频文件
audio, sr = librosa.load('audio.wav')
# 将音频信号转化为频域信号
D = librosa.stft(audio)
# 提取频域信号的频率
freqs = librosa.fft_frequencies(sr=sr, n_fft=len(D))
```
这样就可以提取音频信号的频率了。需要注意的是,这里提取的是整个音频信号的频率,如果需要提取某一段时间内的频率,需要先使用Librosa库中的time_to_samples函数将时间转化为样本索引,再提取相应时间段内的频率。
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:
```python
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!
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