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
使用soundfile.SoundFile 打开声音文件,并读取内容和采样率。如果 chroma 为 True,则获取 X 的短时傅里叶变换(STFT)。 defextract_feature(file_name,mfcc,chroma,mel):withsoundfile.SoundFile(file_name)assound_file:X=sound_file.read(dtype="float32")sample_rate=sound_file.samplerateifchroma:stft=np.abs...
Smaller values improve the temporal resolution of the STFT (i.e. the ability to discriminate impulses that are closely spaced in time) at the expense of frequency resolution (i.e. the ability to discriminate pure tones that are closely spaced in frequency). This effect is known as the time-...
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=...
将scipy.signal.stft数据传递给librosa.feature.melspectrogram 、、 我的源代码如下所示。它显示的错误如下librosa.util.exceptions.ParameterError: Audio data must be floating-point 我还不清楚如何设置librosa.feature.melspectrogramnp.int16) S =librosa.f ...
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_...
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 chromagram = librosa.feature.chroma_stft(x, sr=sr, hop_length=512) plt.figure(figsize=(15, 5)) librosa.dis...
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=...
对音频信号的处理可以通过 librosa.ifgram 方法获取 stft 短时傅立叶变换的矩阵,对该矩阵进行修改搬移,再进行 istft 逆转换获得处理后的音频信号。 y, sr = librosa.load(path) frequencies, D = librosa.ifgram(y, sr=sr) ''' 中间对D进行处理就行了 ''' y = librosa.istft(D) D为stft变换的矩阵,...