resample 代码

以下是 Python 中使用 librosa 库进行音频重采样的示例代码：

import librosa

# 读取原始音频文件
y, sr = librosa.load('original_audio.wav')

# 设置目标采样率（例如，将采样率从 44.1kHz 降低到 16kHz）
target_sr = 16000

# 进行重采样
y_resampled = librosa.resample(y, sr, target_sr)

# 将重采样后的音频写入新文件
librosa.output.write_wav('resampled_audio.wav', y_resampled, target_sr)

在这个示例中，我们首先使用 `librosa.load` 函数来读取原始音频文件，并获取其采样率。然后，我们设置目标采样率，并使用 librosa 库的 `resample` 函数进行重采样。最后，我们使用 `librosa.output.write_wav` 函数将重采样后的音频写入新文件。

需要注意的是，重采样可能会导致音频质量的损失，因此应尽可能在原始采样率下处理音频数据。

相关问题

resample代码使用方法

在Python中，可以使用SciPy库中的`resample()`函数来进行重采样。下面是一个简单的示例：

import numpy as np
from scipy import signal

# 创建一个原始信号，采样频率为1000Hz，长度为1秒
t = np.linspace(0, 1, 1000, endpoint=False)
x = np.sin(2 * np.pi * 5 * t)

# 将采样频率降低到500Hz
fs_old = 1000
fs_new = 500
x_resampled = signal.resample(x, int(len(x) * fs_new / fs_old))

# 输出原始信号和重采样后的信号的长度
print("原始信号长度：", len(x))
print("重采样信号长度：", len(x_resampled))

在上面的示例中，我们首先创建了一个采样频率为1000Hz，长度为1秒的正弦信号。然后，我们使用`resample()`函数将采样频率从1000Hz降低到500Hz，并将结果保存在`x_resampled`中。最后，我们输出原始信号和重采样后的信号的长度，以验证重采样操作是否成功。

matlab固定采样频率５00KHZ，分别对１00KHZ,250KHZ,400KHZ的正弦波信号进行采样和重建，比较原信号与重建信号的波形书写downsample和resample代码

在MATLAB中，要固定采样频率为500kHz对不同频率的正弦波信号进行采样和重建，你可以使用`downsample`函数来进行低通滤波和下采样，然后使用`resample`函数进行插值并重构原始信号。这里是一个简单的示例：

% 定义固定的采样频率
fs = 500e3; % 500 kHz

% 不同频率的正弦波信号
frequencies = [100e3, 250e3, 400e3]; % 100kHz, 250kHz, 400kHz
time = 0:1/fs:1; % 生成时间序列，长度取决于采样频率

for i = 1:length(frequencies)
    % 生成正弦波信号
    signal_i = sin(2*pi*frequencies(i) * time);
    
    % 下采样到固定频率
    downsampled_signal_i = downsample(signal_i, round(fs/frequencies(i)));
    
    % 使用原始采样频率重建信号
    resampled_signal_i = resample(downsampled_signal_i, fs);
    
    % 绘制原信号和重建后的信号波形
    subplot(2, 1, i)
    plot(time, signal_i, 'b', time, resampled_signal_i, 'r')
    legend('Original Signal', 'Reconstructed Signal', 'Location', 'best')
    title(sprintf('Frequency: %dkHz', frequencies(i)))
end

% 提问环节