python怎么用librosa做音频分段

要使用`librosa`对音频进行分段，可以使用`librosa.effects.split()`函数。该函数根据音频信号的能量来自动切割音频，并返回一个包含所有分段的时间戳的列表。具体用法如下：

import librosa

y, sr = librosa.load('your_audio_file.wav')
# 计算音频能量
energy = librosa.feature.rms(y=y)
# 设定能量阈值
threshold = 0.1 * max(energy[0])
# 根据能量阈值自动分段
intervals = librosa.effects.split(y, top_db=threshold)

其中，`y`是音频数据，`sr`是采样率。`librosa.feature.rms()`函数用于计算音频信号的能量，返回值为一个大小为`(1, T)`的`numpy.ndarray`，其中`T`为帧数。`threshold`是能量阈值，根据该阈值进行自动分段。`top_db`参数用于控制分段阈值的大小，其默认值为`60.0`。

函数的返回值`intervals`是一个包含所有分段的时间戳的列表，每个元素是一个包含两个值的元组，分别表示起始时间和结束时间。时间戳的单位是采样数量，可以通过除以采样率来获得以秒为单位的时间戳。例如，若采样率为`22050`，则时间戳除以`22050`即可获得以秒为单位的时间戳。

相关问题

python怎么用librosa给音频做音调分析

要使用Librosa进行音频音调分析，您可以按照以下步骤进行：

1. 安装Librosa库

pip install librosa

2. 导入Librosa库

import librosa

3. 加载音频文件

audio_file = 'path/to/audio/file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file, sr=None)

其中，`y` 是音频数据，`sr` 是采样率。

4. 计算基频

f0, voiced_flag, voiced_probs = librosa.pyin(y, sr=sr, fmin=librosa.note_to_hz('C2'), fmax=librosa.note_to_hz('C7'))

其中，`f0` 是基频序列，`voiced_flag` 是布尔值序列，表示是否有声音，`voiced_probs` 是置信度。

5. 将基频转换成音调

chroma = librosa.hz_to_midi(librosa.tone(2 * f0)[0])

其中，`chroma` 是音调序列。

6. 可视化音调

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(chroma)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Pitch class')
plt.show()

这样，您就可以使用Librosa进行音频音调分析了。

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：

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！