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输入参数，但是你没有提供。你需要将音频信号作为参数传递给`melspectrogram()`方法。以下是一个示例代码，用于读取音频文件并计算梅尔倒频谱：

import librosa

# 读取音频文件
audio_file = "sample.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)

# 将对数刻度的梅尔倒频谱转换为特征向量
mfcc = librosa.feature.mfcc(S=log_mel_spec, n_mfcc=13)

# 打印特征向量的形状
print(mfcc.shape)

这段代码使用`librosa.load()`方法读取音频文件，返回音频信号和采样率。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。