librosa.stft

时间: 2023-11-18 14:05:49 浏览: 241
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librosa-0.7.0.tar.gz

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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feature_extraction.py

powerspec = np.abs(librosa.stft(y,n_fft=128, hop_length=1024)) ** 2 #logmelspec = librosa.power_to_db(melspectrogram) return powerspec def extract_logmel(y, sr, size=3): """ extract log mel ...
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python 声音.docx

D = librosa.stft(y) # 将幅度转换为分贝单位 D_db = librosa.amplitude_to_db(np.abs(D), ref=np.max) # 可视化频谱图 plt.figure(figsize=(12, 4)) librosa.display.specshow(D_db, sr=sr, x_axis='time', y_...

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 ...

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： python import librosa y...

librosa.feature.chroma_stft()函数怎么用

librosa.feature.chroma_stft()函数用于计算音频信号的频率特征表示，该函数的用法如下： python chroma_stft = librosa.feature.chroma_stft(y=y, sr=sr) 其中，y是音频数据，sr是采样率。chroma_...

下面给出一段代码：class AudioDataset(Dataset): def init(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 def pad_zero(self, input, length): input_shape = input.shape if input_shape[0] >= length: return input[:length] if len(input_shape) == 1: return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0) if len(input_shape) == 2: return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) def getitem(self, index): t_r = self.train_data[index] clean_file = t_r[0] noise_file = t_r[1] wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file) start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1 if start_index < 1: start_index = 1 else: start_index = np.random.randint(start_index) sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file) sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) b_data = {'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude, 'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude} return b_data def extract_fft(self, wav_path): audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0] stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return stft_magnitude, stft_phase def len(self): return len(self.train_data)。请给出详细注释

stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return...

librosa.magphase

librosa.magphase 是一个函数，用于将一个复数数组转换为其幅度谱和相位谱。 具体来说，给定一个复数数组 C，magphase 函数将返回两个数组： - mag: C 的幅度谱，计算方法为 abs(C) - phase: C 的相位...

librosa.magphase()方法使用示例

D = librosa.stft(y) #将复数谱矩阵分离为幅度谱和相位谱 m, p = librosa.magphase(D) 在这个例子中，我们首先使用librosa.load()方法读取音频文件，并提取出音频信号的复数谱矩阵。然后，我们使用librosa....

使用librosa.filters.mel提取音频中4000hz以上的fft特征该如何实现

D = np.abs(librosa.stft(y, n_fft=2048, hop_length=512, win_length=2048, window='hann')) 其中，hop_length是帧移，win_length是窗口大小，window是窗口函数。 4. 将STFT系数乘以Mel滤波器组的系数，例如...

mfcc_data = librosa.feature.mfcc(y=num, sr=samplerate, S=None, n_mfcc=1,hop_length=512, n_fft=2048) #

这行代码使用librosa库中的mfcc函数进行MFCC特征提取。具体参数解释如下： - y：音频文件的时间序列。 - sr：音频文件的采样率。 - S：音频文件的短时傅里叶变换（STFT）结果。如果为None，则在函数内部计算。 - n_...
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librosa_parameters:librosa的参数优化代码

2. **窗口大小**（frame_length）和**步进大小**（hop_length）：在短时傅立叶变换（STFT）中，这两个参数控制了音频帧的大小和移动步长。较大的窗口能提供更好的频率分辨率，但时间分辨率较低；反之亦然。 3. **...
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Librosa是一个强大的Python库，用于音乐和音频分析，提供了多种音乐特征的计算方法，包括短时傅里叶变换（STFT）基色度（Chroma_STFT）、连续小波变换（CQT）基色度（Chroma_CQT）以及中心能量归一化的色度（Chroma_...
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STFT参数调整技巧与实践

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python stft

在Python中，可以使用不同的库或模块来实现STFT，包括NumPy、SciPy和Librosa等。这些库提供了用于计算和处理STFT的函数和工具，可以方便地对信号进行频域分析和处理。 例如，在使用NumPy库时，可以使用np.fft.fft()...

import librosa

chroma_stft = librosa.feature.chroma_stft(y=y, sr=sr) mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr) # 进行音频变换 y_shifted = librosa.effects.pitch_shift(y, sr, n_steps=4) # 其他功能 tempo, beat_frames =...

torch stft举例

This code loads an audio signal from a file, converts it to a PyTorch tensor, and then computes the STFT of the signal using torch.stft. The resulting STFT tensor has a shape of (1025, 1292), which ...

librosa功能说明

5. 谱分析：提供了一些谱分析的函数，如短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）等。 6. 可视化：提供了一些可视化工具，如波形图、频谱图、色谱图等。 总之，librosa是一个功能丰富的音频处理库，可以帮助你...

Librosa软件包使用

3. **频域分析**：计算短时傅立叶变换（STFT），生成Mel频率倒谱系数（MFCC）、功率谱密度等常用频域特征。 4. **节奏和结构分析**：支持节拍跟踪和事件检测，以及音乐分割（如歌曲分段）。 5. **音乐信息检索**：...

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'stft'

同样地，引用中的错误信息表明在 librosa 模块上调用了 load 方法，但该方法不存在于该模块中。引用中的错误信息表明在运行代码时出现了 AttributeError，具体错误信息为 "'numpy.ndarray' object has no attribute ...

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