在Librosa中,进行时频分析的函数是`librosa.stft()`。该函数将音频信号转换为短时傅里叶变换(STFT)表示,即将信号分解成多个时频小区域。STFT可以对音频信号进行频谱分析,并提取音频的时间频率信息。 python import librosa import librosa.display import matplotlib.pyplot as plt #进行时频分析 D = librosa.stft(...
librosa.stft(y, n_fft=2048, hop_length=None, win_length=None, window='hann', center=True, pad_mode='reflect')短时傅立叶变换(STFT),返回一个复数矩阵D(F,T)参数:y:音频时间序列 n_fft:FFT窗口大小,n_fft=hop_length+overlapping hop_length:帧移,如果未指定,则默认win_length / 4。 win_...
频谱特性 stft:短时傅里叶变换;istft:逆短时傅里叶变换;ifgram:瞬时频率;cqt:音乐中常用的CQT算法(constant-Q transform);hybrid cqt:混合CQT变换;fmt:快速梅林变换;interp harmonics:主要计算时频信号中谐波的能量;salience:谐波显示功能;phase vocoder:相位声码;magphase:相位幅值 幅度 就是一些数值不同度量的转化。
色度向量 (Wikipedia) 是一个典型的 12 元素特征向量,指示每个音高类别{C, C#, D, D#, E, ..., B}的能量是多少存在于信号中。 chromagram = librosa.feature.chroma_stft(x, sr=sr, hop_length=512) plt.figure(figsize=(15, 5)) librosa.display.specshow(chromagram, x_axis='time', y_axis=...
librosa的stft和istft n_fft = 111 hop_length = 111 win_length = 111 noisy_mag, noisy_phase = librosa.magphase(librosa.stft(noisy, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, win_length=win_length)) enhanced = librosa.istft(noisy_mag * noisy_phase, hop_length=hop_length, win_length=win_...
audiomachine-learningtensorflowstftlibrosacqtmel-spectrogramspectrograms UpdatedAug 8, 2024 Python Python framework for Speech and Music Detection using Keras. keraslstmlibrosatcnconvolutional-lstm UpdatedMar 24, 2023 Python Speech Emotion Recognition (SER) in real-time, using Deep Neural Networks (DNN) ...
色度向量 (Wikipedia) 是一个典型的 12 元素特征向量,指示每个音高类别{C, C#, D, D#, E, ..., B}的能量是多少存在于信号中。 chromagram = librosa.feature.chroma_stft(x, sr=sr, hop_length=512) plt.figure(figsize=(15, 5)) librosa.display.specshow(chromagram, x_axis='time', y_axis=...
S2 = np.abs(librosa.stft(y2, n_fft=4096)) chroma2 = librosa.feature.chroma_stft(S=S2, sr=sr2)# im = librosa.display.specshow(chroma1,x_axis = "time",y_axis = "chroma")# im2 = librosa.display.specshow(chroma2,x_axis = "time",y_axis = "chroma")# plt.show()orthogonal_arr...
代码如下:stfts = tf.signal.stft(audio, frame_length=n_fft, frame_step=hop_length, fft_length=512)spectrograms = tf.abs(stfts)num_spectrogram_bins = stfts.shape[-1]lower_edge_hertz, upper_edge_hertz, num_mel_bins = 80.0, 7600.0, 80linear_to_mel_weight_matrix = tf.signal.linear_...
直接从文件读:librosa.get_duration(filename='/.../AUDIO.wav') 从音频时间序列读:librosa.get_duration(y=y,sr=sr) 生成mel filter bank features # mel-filter banksmelW=librosa.filters.mel(sr=16000,n_fft=1024,n_mels=120,fmin=0,fmax=16000/2.0)# 短时傅里叶变化stft频谱stft_matrix=librosa.co...