介绍一下librosa.feature.melspectrogram的参数

时间: 2023-03-25 19:02:55 浏览: 140
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对python中Librosa的mfcc步骤详解

librosa.feature.melspectrogram的参数包括： 1. y：音频信号 2. sr：采样率 3. S：频谱图 4. n_fft：FFT窗口大小 5. hop_length：帧移 6. n_mels：梅尔滤波器数量 7. fmin：最低频率 8. fmax：最高频率
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librosa.feature.melspectrogram参数如何设置

librosa.feature.melspectrogram函数的参数包括： 1. y：音频时间序列数据 2. sr：采样率 3. n_fft：FFT窗口大小 4. hop_length：帧移大小 5. n_mels：梅尔滤波器数量 6. fmin：最低频率 7. fmax：最高频率 其中，...

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()

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...

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()

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...

def extract_mel_feature(audio_file, mel_len_90fps=None): y, sr = librosa.load(audio_file) if mel_len_90fps is None: mel_len_90fps = int(len(y) / sr * 90) mel = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_mels=128, hop_length=256) mel_dB = librosa.power_to_db(mel, ref=np.max) # fig, ax = plt.subplots() # img = librosa.display.specshow(mel_dB, x_axis='time', y_axis='mel', sr=sr, ax=ax) # fig.colorbar(img, ax=ax, format='%+2.0f dB') # ax.set(title='Mel-frequency spectrogram') # plt.show() norm_mel = np.flip(np.abs(mel_dB + 80) / 80, 0) resized_mel = cv2.resize(norm_mel, (mel_len_90fps, norm_mel.shape[0])) return resized_mel.T

这段代码的作用是提取音频...然后使用librosa库计算出音频文件的梅尔频谱，其中n_mels参数指定了梅尔频谱的维度为128，hop_length参数指定了每个时间步的长度为256。最后将梅尔频谱转换成分贝单位的值，以便后续处理。

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...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。

帮我看一下这段代码有什么问题def preprocess_X_Train(audio_path, sr=22050, n_fft=2048, hop_length=512, n_mels=128): # 设置文件夹路径 audio_path = r'G:\Master\Papers\Audio Source\train' # 获取文件夹中所有音频文件的路径 audio_files = [os.path.join(audio_path, f) for f in os.listdir(audio_path) if f.endswith('.wav')] # 遍历所有音频文件并处理 for file_path in audio_files: # 加载语音文件 y, sr = librosa.load(file_path) # 将音频转换为mel频谱图 S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr) # 将mel光谱图转换为对数mel光谱图 log_S = librosa.power_to_db(S, ref=np.max) # 归一化对数mel光谱图 norm_S = (log_S - np.mean(log_S)) / np.std(log_S) # 扩展尺寸以适应CNN输入形状 train_data = np.expand_dims(norm_S, axis=2) return train_data

它有四个参数：audio_path表示音频文件的路径，sr表示采样率，n_fft表示FFT窗口大小，hop_length表示帧移，n_mels表示梅尔滤波器的数量。目前无法确定是否有问题，需要查看函数内部的代码实现才能确定。

FutureWarning: waveshow() keyword argument 'x_axis' has been renamed to 'axis' in version 0.10.0. This alias will be removed in version 1.0. librosa.display.waveshow(librosa.power_to_db(S, ref=np.max), Traceback (most recent call last): File "D:\eda\123.py", line 29, in <module> librosa.display.waveshow(librosa.power_to_db(S, ref=np.max),

S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr) ax = plt.subplot(2, 1, 2) librosa.display.waveshow(librosa.power_to_db(S, ref=np.max), axis='time', y_axis='mel') plt.subplot(2, 1, 1, sharex=ax) librosa...

Traceback (most recent call last): File "D:\eda\789.py", line 17, in <module> librosa.display.waveshow(librosa.power_to_db(S, ref=np.max), axis='time', y_axis='mel')

S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr) # 将 S 矩阵转换成二维数组 S = librosa.power_to_db(S, ref=np.max) S = np.reshape(S, (S.shape[0], -1)) # 绘制音频波形和频谱图 ax = plt.subplot(2, 1, 2) ...
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melspec = librosa.feature.melspectrogram(y=frames, sr=16000, n_mels=40) # 选择合适的n_mels值 return mfcc(melspec, n_mfcc=13) # 取前13阶MFCC mfcc_features = extract_mfcc(file_path) 3. **计算...

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spec = librosa.feature.melspectrogram(y=audio_data, sr=sample_rate, n_mels=n_mels) # 转换为张量并归一化 spec_tensor = torch.tensor(spec).float() / 255.0 return spec_tensor.unsqueeze(0) # 添加batch...

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