【进阶】音频处理基础：使用Librosa

# 2.1 Librosa库的安装和导入

Librosa库是一个用于音频处理的Python库。要安装Librosa库，请在命令行中输入以下命令：

pip install librosa

安装完成后，可以通过以下方式导入Librosa库：

import librosa

导入Librosa库后，就可以使用其提供的各种函数来处理音频数据。

# 2. Librosa库的安装和基本用法

### 2.1 Librosa库的安装和导入

Librosa是一个用于音频处理的Python库，它提供了广泛的功能，包括音频数据的读取、加载、可视化、预处理、特征提取和信号处理。

要安装Librosa库，请使用以下命令：

pip install librosa

安装完成后，可以使用以下代码导入Librosa库：

import librosa

### 2.2 音频数据的读取和加载

Librosa提供了多种方法来读取和加载音频数据。最常用的方法是使用`load()`函数，它返回一个元组，其中包含音频数据和采样率。

audio_data, sample_rate = librosa.load('audio.wav')

`audio_data`是一个NumPy数组，包含音频数据的采样值，`sample_rate`是音频数据的采样率。

### 2.3 音频数据的可视化和预处理

Librosa提供了多种方法来可视化和预处理音频数据。最常用的可视化方法是使用`waveplot()`函数，它绘制音频数据的波形图。

librosa.display.waveplot(audio_data, sr=sample_rate)

最常用的预处理方法是使用`resample()`函数，它将音频数据重新采样为指定采样率。

resampled_audio_data = librosa.resample(audio_data, sample_rate, new_sample_rate)

Librosa还提供了其他预处理功能，例如去噪、去混响和归一化。

# 3.1 时间域特征

时间域特征直接从音频信号的时间序列中提取，反映了音频信号在时间上的变化。

#### 3.1.1 波形图

波形图是音频信号最基本的表示形式，它展示了音频信号的振幅随时间变化的曲线。波形图可以直观地反映音频信号的形状和变化趋势。

import librosa
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载音频文件
y, sr = librosa.load('audio.wav')

# 绘制波形图
plt.plot(y)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Waveform')
plt.show()

#### 3.1.2 幅度包络

幅度包络是音频信号振幅随时间变化的平滑曲线。它可以反映音频信号的能量变化趋势。

# 计算幅度包络
envelope = librosa.envelope(y)

# 绘制幅度包络
plt.plot(envelope)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Amplitude Envelope')
plt.show()

#### 3.1.3 过零率

过零率是音频信号在单位时间内穿越零轴的次数。它可以反映音频信号的频率变化趋势。

# 计算过零率
zcr = librosa.zero_crossings(y)

# 绘制过零率
plt.plot(zcr)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Zero Crossings')
plt.title('Zero Crossing Rate')
plt.show()

# 4. 音频信号处理

### 4.1 音频滤波

音频滤波是音频信号处理中一项重要的技术，用于从音频信号中提取或去除特定频率成分。常用的音频滤波器类型包括：

#### 4.1.1 低通滤波器

低通滤波器允许低频信号通过，而衰减高频信号。其频率响应曲线如下图所示：

graph LR
    subgraph 低通滤波器
        A[低频] -->|允许| B[输出]
        C[高频] -->|衰减| D[输出]
    end

**参数说明：**

* 截止频率：低通滤波器的截止频率决定了低频信号和高频信号的分界点。
* 衰减率：衰减率表示滤波器对高频信号的衰减程度。

**代码示例：**

import numpy as np
from scipy.signal import butter, lfilter

# 设计低通滤波器
cutoff_freq = 1000  # 截止频率为 1000 Hz
order = 5  # 滤波器阶数
nyquist_freq = 22050 / 2  # 奈奎斯特频率

# 创建滤波器系数
b, a = butter(order, cutoff_freq / nyquist_freq, btype='low')

# 滤波音频信号
filtered_signal