librosa.stft

librosa.stft() 是一个函数，用于计算短时傅里叶变换（STFT），它将时间序列信号转换为频率域表示。STFT 通常用于音频信号处理中的频谱分析和特征提取，它可以将信号划分成短时段（如 20 毫秒），并计算每个时段的频谱。该函数的输入参数包括音频信号、窗口长度、窗口类型、窗口移动步长等，输出结果是一个复数矩阵，其中包含每个时段的频谱信息。

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stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True)

这段代码使用了 librosa 库中的 stft 函数，用于计算音频信号的短时傅里叶变换（Short-time Fourier transform，STFT），得到音频信号在时间-频率域上的表示。其中，参数 audio_samples 是输入的音频信号，n_fft 表示 STFT 的窗口大小（即傅里叶变换所使用的样本数），win_length 表示窗口的长度，hop_length 表示相邻两个窗口之间的距离（即帧移），center 表示是否将窗口的中心对齐到每个帧的中心。函数的返回值 stft_result 是一个复数矩阵，表示音频信号的 STFT。

librosa.feature.chroma_stft()怎么用

librosa.feature.chroma_stft() 函数用于计算音频信号的色度图（chromagram），即将每个音调在12个半音中的位置表示为一个向量。使用该函数需要先导入Librosa库，下面是该函数的用法：

import librosa

y, sr = librosa.load('audio_file.wav')
chromagram = librosa.feature.chroma_stft(y=y, sr=sr)

其中，`y` 是音频信号，`sr` 是采样率，`chromagram` 是一个 12 x n 的矩阵，每一列代表音频信号的一个时间段上的色度向量。你也可以通过参数改变帧长、帧移、调整参考音高等来获取不同的色度图。