import librosa filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' y, sr = librosa.load(filename,sr = None ) # Beat tracking example # from __future__ import print_function import librosa import matplotlib.pyplot as plt import librosa.display import numpy as np filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' # 1. Get the file path to the included audio example # Sonify detected beat events tempo, beats = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr) y_beats = librosa.clicks(frames=beats, sr=sr) # Or generate a signal of the same length as y y_beats = librosa.clicks(frames=beats, sr=sr, length=len(y)) # Or use timing instead of frame indices times = librosa.frames_to_time(beats, sr=sr) y_beat_times = librosa.clicks(times=times, sr=sr) # Or with a click frequency of 880Hz and a 500ms sample y_beat_times880 = librosa.clicks(times=times, sr=sr, click_freq=880, click_duration=0.5) # Display click waveform next to the spectrogram plt.figure() S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr) ax = plt.subplot(2, 1, 2) librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(S, ref=np.max), x_axis='time', y_axis='mel') plt.subplot(2, 1, 1, sharex=ax) librosa.display.waveshow(y_beat_times, sr=sr, label='Beat clicks') plt.legend() plt.xlim(15, 30) plt.tight_layout()
时间: 2024-02-26 20:54:11 浏览: 24
这段代码是一个节拍跟踪的例子,使用Librosa库分析一个音频文件中的节奏并生成节拍信号。代码中使用了`librosa.beat.beat_track`函数来检测节拍,然后使用`librosa.clicks`函数生成节拍信号,最后使用`librosa.frames_to_time`函数将节拍帧转换为时间。
在这段代码中,你可以通过修改变量`y`和`s`来分析不同的音频文件。你还可以尝试调整`librosa.clicks`函数的`click_freq`和`click_duration`参数来生成不同的节拍信号。调用`librosa.display.specshow`函数可以将音频信号的频谱图显示出来,使用`librosa.display.waveshow`函数可以将节拍信号显示出来。
如果你有任何问题或疑问,请随时让我知道。
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import librosa filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' y, sr = librosa.load(filename,sr = None ) CQT = librosa.amplitude_to_db(librosa.cqt(y, sr = 16000 ), ref = np. max ) plt.subplot( 4 , 2 , 3 ) librosa.display.specshow(CQT, y_axis = 'cqt_note' ) plt.colorbar( format = '%+2.0f dB' ) plt.title( 'Constant-Q power spectrogram (note)' )
这段代码使用了Python的librosa库对一个音频文件进行了处理,具体来说:
- 第1行导入了librosa库;
- 第2行指定了音频文件路径;
- 第3行将文件路径和文件名连接起来,得到完整的文件名;
- 第4行使用librosa库中的load函数读取音频文件,并返回音频信号y和采样率sr;
- 第5行使用librosa库中的cqt函数计算音频信号的CQT(Constant-Q Transform)表示;
- 第6行使用librosa库中的amplitude_to_db函数将CQT表示转换成分贝(dB)表示;
- 第7-9行使用matplotlib库绘制CQT表示的音频频谱图。
需要注意的是,这段代码中使用了plt.subplot函数和plt.title函数,但是没有导入matplotlib库。因此,需要在代码开头添加import matplotlib.pyplot as plt语句,以便正确运行。
import librosa import matplotlib.pyplot as plt filepath = 'D:\\360se6\\bishe\\古筝\\' filename = filepath + 'gz1.wav' y, sr = librosa.load(filename,sr = None ) CQT = librosa.amplitude_to_db(librosa.cqt(y, sr = 16000 ), ref = np. max ) plt.subplot( 4 , 2 , 3 ) librosa.display.specshow(CQT, y_axis = 'cqt_note' ) plt.colorbar( format = '%+2.0f dB' ) plt.title( 'Constant-Q power spectrogram (note)' )
这段代码使用了Python的librosa库对一个音频文件进行了处理,并使用matplotlib库绘制了CQT表示的音频频谱图。具体来说:
- 第1行导入了librosa库;
- 第2行导入了matplotlib.pyplot模块,并将其重命名为plt;
- 第3行指定了音频文件路径;
- 第4行将文件路径和文件名连接起来,得到完整的文件名;
- 第5行使用librosa库中的load函数读取音频文件,并返回音频信号y和采样率sr;
- 第6行使用librosa库中的cqt函数计算音频信号的CQT(Constant-Q Transform)表示;
- 第7行使用librosa库中的amplitude_to_db函数将CQT表示转换成分贝(dB)表示;
- 第8-10行使用matplotlib库绘制CQT表示的音频频谱图。
需要注意的是,这段代码中使用了plt.subplot函数和plt.title函数,但是没有导入numpy库中的np。因此,需要在代码开头添加import numpy as np语句,以便正确运行。