然后,使用 `audioFeatureExtraction.stFeatureExtraction` 函数提取短时特征和中时特征。其中,`0.050 * fs` 表示分析窗口为50毫秒,`0.025 * fs` 表示窗口之间的间隔为25毫秒。 (2) 提取频域特征: from pyAudioAnalysis import audioBasicIO from pyAudioAnalysis import audioFeatureExtraction audio_path = 'audio...
import matplotlib.pyplot as plt [Fs, x] = audioBasicIO.readAudioFile("sample.wav"); F = audioFeatureExtraction.stFeatureExtraction(x, Fs, 0.050*Fs, 0.025*Fs); plt.subplot(2,1,1); plt.plot(F[0,:]); plt.xlabel('Frame no'); plt.ylabel('ZCR'); plt.subplot(2,1,2); plt.plot(...
PyAudioAnalysis:PyAudioAnalysis是一个用于音频分析的Python库,提供了许多用于特征提取的功能。例如,它可以计算音高、节奏和音调等。 frompyAudioAnalysisimportaudioBasicIOfrompyAudioAnalysisimportaudioFeatureExtraction# 加载音频文件audio_file ='path/to/your/audio_file.wav'[Fs, x] = audioBasicIO.readAudioFile...
importpyAudioAnalysisimportnumpyasnp 1. 2. 3. 读取音频文件 使用pyAudioAnalysis库中的audioBasicIO.read_audio_file方法读取音频文件,比如读取名为audio.wav的音频文件: audio,sr=pyAudioAnalysis.audioBasicIO.read_audio_file("audio.wav") 1. 4. 进行声音克隆 使用pyAudioAnalysis库中的audioFeatureExtraction...
ipd.Audio(audio_path) 以上步骤的返回值为Jupyter notebook的一个音频插件。如下: 这里的插件不起作用,不过放到你的notebooks上就可以了。 以下音频也可用mp3格式或WMA格式听。 可视化音频(Visualizing Audio) 波形音频 (Waveform) %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt ...
在本文中,我们将对四个常用的音频处理库——audioflux、torchaudio、librosa和essentia——进行性能测试,以评估它们在计算Mel频谱时的效率。 LibraryLanguageVersionAbout audioFlux C/Python 0.1.5 A library for audio and music analysis, feature extraction torchaudio Python 0.11.0 Data manipulation and ...
1.read_audio_file()2.返回音频文件的采样率(Fs)和原始音频样本的NumPy数组。要获得以秒为单位的持续时间,只需将样本数除以Fs即可。 3.ShortTermFeatures.feature_extraction()4.函数返回(a)68 x sss的短期特征矩阵,其中68是库中实现的短期特征的数量,sss是1秒语音信号的帧数(在本例中1秒用作中期窗口)(b)68...
例如常用的MFCC提取就是Feature extraction中的一个函数而已。 B-常用功能 比如读取一个音频信号: import librosa # 1. Get the file path to the included audio example filepath = 'C:\\Users\\Nobleding\\Documents\\FileRecv\\' filename =filepath+'bluesky.wav' ...
音频信号是(Audio)带有语音、音乐和音效的有规律的声波的频率、幅度变化信息载体。 根据声波的特征,可把音频信息分类为规则音频和不规则声音。其中规则音频又可以分为语音、音乐和音效。规则音频是一种连续变化的模拟信号,可用一条连续的曲线来表示,称为声波。声音的三个要素是音调、音强和音色。声波或正弦波有三个重...
import speech_recognition as sr#导入SpeechRecognition库 #从话筒获取语音识别的音频源 r=sr.Recognizer() with sr.Microphone() as source: print("Say something") audio=r.listen(source) #利用Cmu Sphinx进行语音识别 try: print("Sphinx thinks you said"+r.recognize_sphinx(audio)) except sr.UnknownValu...