一个音频文件在python中完成STFT后得到的是几维数组
时间: 2023-12-06 07:45:19 浏览: 61
STFT(短时傅里叶变换)是一种将时域信号转换为频域信号的方法。在 Python 中,使用库如 NumPy 和 SciPy 的函数可以实现 STFT。
STFT 将时域信号分解成一系列窄带频域信号,每个频率带宽度为Δf,以时间步长Δt进行采样。STFT 输出的是一个二维数组,其中第一维是时间轴,第二维是频率轴。具体来说,如果输入的音频信号是长度为 N 的时间序列,STFT 输出的是一个大小为 M × K 的数组,其中 M 表示时间窗口的数量,K 表示频率轴的数量。
因此,STFT 的输出是一个二维数组,即一个 M × K 的数组。在 Python 中,通常使用如下方式计算 STFT:
```python
import numpy as np
from scipy.signal import stft
# 读取音频文件
fs, data = wavfile.read("audio.wav")
# 计算 STFT
f, t, Zxx = stft(data, fs=fs, window='hamming', nperseg=512, noverlap=256)
```
其中,f 表示频率轴,t 表示时间轴,Zxx 表示 STFT 输出的二维数组。
相关问题
python实现 stft_scipy-Python中在语音上的可逆STFT和ISTFT
STFT 和 ISTFT 是信号处理中常用的技术,可以用于将时域信号转换为频域信号,并且可以对信号进行时频分析。在 Python 中,我们可以使用 SciPy 库中的 `stft` 函数来进行 STFT 的计算,使用 `istft` 函数来进行 ISTFT 的计算。
下面是一个简单的示例代码,演示了如何使用 SciPy 实现 STFT 和 ISTFT。
```python
import numpy as np
from scipy.signal import stft, istft
# 生成一个长度为 N 的信号
N = 1024
x = np.random.randn(N)
# 计算 STFT
f, t, X = stft(x)
# 计算 ISTFT
_, x_recon = istft(X)
# 比较重建信号与原始信号之间的差异
print("Reconstruction error:", np.linalg.norm(x - x_recon))
```
在上面的代码中,我们首先生成了一个长度为 `N` 的随机信号 `x`,然后使用 `stft` 函数计算了它的 STFT,再使用 `istft` 函数计算了 STFT 的逆变换。最后,我们计算了重建信号与原始信号之间的差异,即重建误差。
需要注意的是,STFT 和 ISTFT 的参数需要保持一致,例如帧长、重叠长度等。在实际应用中,还需要考虑如何对 STFT 的结果进行处理,例如选择合适的窗函数、进行幅度谱平滑等操作,以便更好地分析信号的时频特性。
帮我用python写一个神经网络,用于获取音频文件的特征
你好,我可以回答你的问题。以下是用 Python 编写神经网络获取音频文件特征的代码示例:
```python
import librosa
import numpy as np
# 加载音频文件
audio_file = 'path/to/audio/file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file)
# 提取音频特征
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)
chroma = librosa.feature.chroma_stft(y=y, sr=sr)
mel = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr)
contrast = librosa.feature.spectral_contrast(y=y, sr=sr)
tonnetz = librosa.feature.tonnetz(y=y, sr=sr)
# 将特征合并为一个向量
features = np.concatenate((mfccs, chroma, mel, contrast, tonnetz), axis=)
# 将特征向量输入神经网络进行训练或预测
# ...
```
希望这个代码示例能够帮助你。如果你有任何问题,可以继续问我。
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