我的代码是s_output = librosa.effects.pitch_shift(s_input, 44100, n_step=12)，当运行时报了这样的错pitch_shift() takes 1 positional argument but 2 positional arguments (and 1 keyword-only argument )were given

这个错误提示说明 `pitch_shift()` 函数只需要一个位置参数，但是你给它传递了两个位置参数。看起来你传递了 `s_input` 和 `44100` 作为两个位置参数，但是 `pitch_shift()` 只需要一个音频信号作为输入。

你可以尝试修改代码，只传递一个位置参数，如下所示：

s_output = librosa.effects.pitch_shift(s_input, n_steps=12)

这里只传递了一个 `s_input` 参数，而 `n_steps` 参数使用了关键字参数的方式传递。这应该可以解决你的问题。

相关问题

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

librosa.pyin函数是基于基音自适应算法（Pitch-adaptive Fourier decomposition，PAFD）的基音音高估计方法之一。它使用自相关函数（ACF）和差分函数（DF）来识别基音周期，并利用基音周期来计算基音频率。

函数参数中的y是一个长度为N的音频信号，fmin和fmax是基音频率的最小和最大值。函数返回值f0是一个长度为N的一维数组，包含信号中每个时间点的基音频率。voiced_flag是一个布尔类型的一维数组，它指示每个时间点声音是否有基音，其中True表示存在基音，False表示不存在基音。voiced_probs是一个长度为N的一维数组，它指示每个时间点是否存在基音的概率。

该函数的计算过程如下：

1. 对音频信号进行预处理，包括帧化、加窗和差分滤波。

2. 计算每个帧的自相关函数（ACF）和差分函数（DF）。

3. 根据ACF和DF计算每个帧中可能的周期，其中周期的范围由fmin和fmax定义。

4. 使用一个置信度函数来估计每个周期的置信度，以确定每个帧的基音周期。

5. 根据基音周期计算每个帧的基音频率。

6. 根据基音频率和置信度函数，估计每个帧是否有基音以及存在基音的概率。

需要注意的是，该函数的计算结果受到信号质量、信噪比、基音频率范围等因素的影响，因此结果可能存在一定的误差。

# NOISE def noise(data): noise_amp = 0.035*np.random.uniform()*np.amax(data) data = data + noise_amp*np.random.normal(size=data.shape[0]) return data # STRETCH def stretch(data, rate=0.8): return librosa.effects.time_stretch(data, rate) # SHIFT def shift(data): shift_range = int(np.random.uniform(low=-5, high = 5)*1000) return np.roll(data, shift_range) # PITCH def pitch(data, sampling_rate, pitch_factor=0.7): return librosa.effects.pitch_shift(data, sampling_rate, pitch_factor)

这段代码是一个数据增强的函数，包含了四种数据增强方法：噪声、拉伸、移位和音高变化。

- noise：给原始数据添加高斯噪声，通过随机生成的噪声幅度和形状来模拟真实世界中的噪声。
- stretch：对原始数据进行时间拉伸，改变数据的时间轴尺度，增加数据的多样性。
- shift：对原始数据进行位移，将数据在时间轴上平移，增加数据的多样性。
- pitch：对原始数据进行音高变化，改变数据的频率，增加数据的多样性。

这些数据增强方法都可以通过随机生成的参数来模拟不同的变化，从而生成更多的训练数据，提高模型的泛化能力。这些方法在音频处理中应用广泛，可以有效地提高音频分类和识别的性能。