import librosa import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import librosa.display # 1. Get the file path to the included audio example filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' # 2. Load the audio as a waveform `y` # Store the sampling rate as `sr` y, sr = librosa.load(filename, sr=None) plt.figure(figsize=(12, 8)) amplitude_to_db(np.abs(S)) plt.subplot(4, 2, 1) librosa.display.specshow(D, y_axis='linear') plt.colorbar(format='%+2.0f dB') plt.title('Linear-frequency power spectrogram')

这段代码中在第8行的`amplitude_to_db(np.abs(S))`这一行缺少了一个赋值表达式。如果你想要将信号变换为分贝单位的幅度谱，应该将其赋值给一个变量，例如：

S_db = librosa.amplitude_to_db(np.abs(S))

然后可以在`specshow`函数中使用`S_db`变量来显示分贝单位的幅度谱。

此外，该代码还缺少了一些定义变量的代码。在第7行缺少定义变量`S`的代码，而在第9行缺少定义变量`D`的代码。你可能需要使用一些函数或方法来计算这些变量。如果你能提供更多的代码和上下文信息，我可以更好地帮助你解决问题。

相关问题

import librosa filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' y, sr = librosa.load(filename,sr = None ) # Beat tracking example # from __future__ import print_function import librosa import matplotlib.pyplot as plt import librosa.display import numpy as np filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' # 1. Get the file path to the included audio example # Sonify detected beat events tempo, beats = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr) y_beats = librosa.clicks(frames=beats, sr=sr) # Or generate a signal of the same length as y y_beats = librosa.clicks(frames=beats, sr=sr, length=len(y)) # Or use timing instead of frame indices times = librosa.frames_to_time(beats, sr=sr) y_beat_times = librosa.clicks(times=times, sr=sr) # Or with a click frequency of 880Hz and a 500ms sample y_beat_times880 = librosa.clicks(times=times, sr=sr, click_freq=880, click_duration=0.5) # Display click waveform next to the spectrogram 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()

这段代码是一个节拍跟踪的例子，使用Librosa库分析一个音频文件中的节奏并生成节拍信号。代码中使用了`librosa.beat.beat_track`函数来检测节拍，然后使用`librosa.clicks`函数生成节拍信号，最后使用`librosa.frames_to_time`函数将节拍帧转换为时间。

在这段代码中，你可以通过修改变量`y`和`s`来分析不同的音频文件。你还可以尝试调整`librosa.clicks`函数的`click_freq`和`click_duration`参数来生成不同的节拍信号。调用`librosa.display.specshow`函数可以将音频信号的频谱图显示出来，使用`librosa.display.waveshow`函数可以将节拍信号显示出来。

如果你有任何问题或疑问，请随时让我知道。

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。