用python代码写一个绘制一段语音(十个字以内)的语谱图和语音波形。对比不同窗长度,和帧覆盖率来分 析语谱图反应出的语音特征,以及宽带和窄带语谱图的变化情况。
时间: 2024-06-10 14:09:40 浏览: 12
以下是一个绘制语谱图和语音波形的Python代码示例,该示例使用了librosa库和matplotlib库:
```python
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取音频文件
audio_file = 'your_audio_file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file)
# 绘制语音波形
plt.figure(figsize=(12, 6))
librosa.display.waveplot(y, sr=sr)
plt.title('Waveform')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()
# 绘制语谱图
# 窗长度为512,帧覆盖率为50%
spec = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_fft=512, hop_length=int(512 * 0.5))
spec_db = librosa.power_to_db(spec, ref=np.max)
plt.figure(figsize=(12, 6))
librosa.display.specshow(spec_db, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Mel Spectrogram (512, 50%)')
plt.show()
# 窗长度为1024,帧覆盖率为75%
spec = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_fft=1024, hop_length=int(1024 * 0.75))
spec_db = librosa.power_to_db(spec, ref=np.max)
plt.figure(figsize=(12, 6))
librosa.display.specshow(spec_db, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Mel Spectrogram (1024, 75%)')
plt.show()
# 绘制宽带语谱图和窄带语谱图
spec_wide = librosa.stft(y)
spec_narrow = librosa.stft(y, n_fft=2048)
spec_db_wide = librosa.amplitude_to_db(np.abs(spec_wide), ref=np.max)
spec_db_narrow = librosa.amplitude_to_db(np.abs(spec_narrow), ref=np.max)
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(2, 1, 1)
librosa.display.specshow(spec_db_wide, sr=sr, x_axis='time', y_axis='linear')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Wideband Spectrogram')
plt.subplot(2, 1, 2)
librosa.display.specshow(spec_db_narrow, sr=sr, x_axis='time', y_axis='linear')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Narrowband Spectrogram')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
在上述代码中,我们使用了librosa库中的melspectrogram()函数来生成语谱图,该函数可以根据输入的音频信号、采样率、窗长度和帧覆盖率等参数计算出对应的Mel频率谱。我们还使用了librosa库中的stft()函数来生成宽带和窄带语谱图,该函数可以计算出输入音频信号的短时傅里叶变换结果。
通过修改窗长度和帧覆盖率等参数,我们可以分析不同参数对语谱图反应出的语音特征的影响。例如,较短的窗长度可以提供更高的时间分辨率,能够更好地反映语音信号的短时变化,但同时也会降低频率分辨率,可能会导致语音信号的高频部分丢失。较大的帧覆盖率可以提供更好的平滑效果,但也会降低时间分辨率,可能会导致语音信号的短时变化被平滑掉。
此外,我们还可以根据需要生成宽带和窄带语谱图,以便更好地分析语音信号的频谱特征。宽带语谱图可以提供更广泛的频率范围,适用于分析整个语音信号的频谱特征;而窄带语谱图可以提供更高的频率分辨率,适用于分析语音信号中局部的频率特征。