python 音频波形相似度对比 示例

可以使用Librosa库来计算音频文件的MFCC特征，然后使用scipy库中的dist()函数来计算两个音频文件的MFCC特征之间的欧几里得距离，从而得出它们的相似度。具体实现可以参考以下代码：

import librosa
from scipy.spatial.distance import euclidean

# 加载音频文件
y1, sr1 = librosa.load('audio1.wav')
y2, sr2 = librosa.load('audio2.wav')

# 计算MFCC特征
mfcc1 = librosa.feature.mfcc(y=y1, sr=sr1)
mfcc2 = librosa.feature.mfcc(y=y2, sr=sr2)

# 计算欧几里得距离
dist = euclidean(mfcc1, mfcc2)

# 计算相似度
similarity = 1 / (1 + dist)

print('音频文件之间的相似度为:', similarity)

请注意，音频文件之间的相似度值越接近1，表示它们的相似度越高，反之则越低。另外，使用MFCC来计算音频相似度的方法并不是完美的，它可能会受到噪声等因素的影响。对于更高级别的音频相似度对比技术，可以考虑使用深度学习模型。