import librosa import librosa.display import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 读取音频文件 audio_file = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\gz1.wav' y, sr = librosa.load(audio_file, sr=None) # 计算CQT变换 C = librosa.cqt(y, sr=sr) # 可视化CQT plt.figure(figsize=(10, 4)) librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(np.abs(C), ref=np.max), sr=sr, x_axis='time', y_axis='cqt_note') plt.colorbar(format='%.0f') plt.title('CQT') plt.tight_layout() plt.show()

这段代码是使用Librosa库进行音频信号处理的示例。具体来说，代码实现了以下功能：

1. 使用Librosa库读取一个音频文件；
2. 对该音频文件进行CQT变换；
3. 使用Matplotlib库绘制CQT图像，并添加颜色条。

具体代码实现过程如下：

1. 首先导入所需的库：Librosa、Matplotlib和Numpy。
2. 读取音频文件，得到音频信号y和采样率sr。
3. 对音频信号进行CQT变换，得到CQT系数矩阵C。
4. 使用Matplotlib库绘制CQT图像，其中使用librosa.amplitude_to_db()函数将CQT系数矩阵转换为以分贝为单位的矩阵，使用librosa.display.specshow()函数进行图像绘制，使用plt.colorbar()函数添加颜色条。

这段代码的输出是一个CQT图像，图像中颜色的深浅表示对应的频率在该时间段内的强度大小，颜色条上的数值表示对应的分贝值。

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import librosa import librosa.display import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 读取音频文件 audio_file = 'D:\360se6\bishe\古筝\gz1.wav' y, sr = librosa.load(audio_file, sr=None) # 计算CQT变换 C = librosa.cqt(y, sr=sr) # 可视化CQT plt.figure(figsize=(10, 4)) librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(np.abs(C), ref=np.max), sr=sr, x_axis='time', y_axis='cqt_note') plt.colorbar(format='%.0f') plt.title('CQT') plt.tight_layout() plt.show()

这段代码是一段使用Librosa库进行音频信号处理的示例代码，主要实现了读取音频文件、计算CQT变换和绘制CQT图像等功能。具体来说，代码的执行过程如下：

1. 导入需要的库：Librosa、Matplotlib和Numpy。
2. 读取指定路径下的音频文件，得到音频信号y和采样率sr。
3. 对音频信号进行CQT变换，得到CQT系数矩阵C。
4. 使用Matplotlib库绘制CQT图像，其中使用librosa.amplitude_to_db()函数将CQT系数矩阵转换为以分贝为单位的矩阵，使用librosa.display.specshow()函数进行图像绘制，使用plt.colorbar()函数添加颜色条。
5. 设置图像的标题和其他一些参数，并显示出来。

需要注意的是，这段代码中的音频文件路径应该使用双斜杠（"\\")来分隔目录，或者使用单斜杠（"/")，因为在Python中，反斜杠（"\"）通常用作转义字符，如果直接使用反斜杠作为路径分隔符可能会导致错误。

import librosa import librosa.display import matplotlib.pyplot as plt # 读取音频文件 audio_file = 'example.wav' y, sr = librosa.load(audio_file, sr=None) # 计算CQT变换 C = librosa.cqt(y, sr=sr) # 可视化CQT plt.figure(figsize=(10, 4)) librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(C, ref=np.max), sr=sr, x_axis='time', y_axis='cqt_note') plt.colorbar(format='%+2.0f dB') plt.title('CQT') plt.tight_layout() plt.show()

你需要在代码文件的开头部分加入以下语句：

import numpy as np

因为代码中使用了np.max，需要导入numpy库才能使用np。加入这句话之后，代码应该可以正确运行并绘制出CQT变换的可视化图像了。