query_audio, query_sr = librosa.load('query_audio.wav') database_audio, database_sr = librosa.load('database_audio.wav') # 提取MFCC特征 query_mfcc = librosa.feature.mfcc(query_audio, sr=query_sr) database_mfcc = librosa.feature.mfcc(database_audio, sr=database_sr) # 计算MFCC特征之...
librosa.display.waveplot(x, sr=sr, alpha=0.4) plt.plot(t, normalize(spectral_rolloff), color='r') 梅尔频率倒谱系数 信号的Mel频率倒谱系数(MFCC)是一小组特征(通常约10-20),其简明地描述了频谱包络的整体形状,它模拟了人声的特征。让我们这次用一个简单的循环波。 x, fs = librosa.load('../simpl...
被称为比率因子 使用python的librosa库可以读取音频信号,并用matplotlib显示波形 y,sr = librosa.load("MUSIC STEM.wav",sr=None) #y为长度等于采样率sr*时间的音频向量 plt.figure() librosa.display.waveplot(y, sr) #创建波形图 plt.show() #显示波形图 1. 2. 3. 4. 结果 分析 音频信号每一位分别对...
librosa.load会优先使用soundfile.read读取,但其只能读 .wav , 如果传入 .mp3 会报错;这时候会报 warning,然后使用__audioread_load方法读取,该方法在源码中如是说: /data/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/librosa/core/audio.py:162: UserWarning: PySoundFile failed. Trying audioread instead.warnings.wa...
importlibrosa importsoundfileassf fromtimeimporttime#仅计算时间,不影响主体 导入音频文件 设定目标采样率 重采样 输出 综合封装成函数: 1defresample_by_lisa():2file_path = input("please input your file path:")3start_time =time()4y, sr = librosa.load(file_path)#使用librosa导入音频文件5target_sa...
librosa.load(audio_path, sr=None) 播放音频 使用IPython.display.Audio播放音频。 import IPython.display as ipd ipd.Audio(audio_path) 然后返回jupyter笔记本中的音频小部件,如下图所示,这个小部件在这里不起作用,但它可以在你的笔记本中使用,你甚至可以使用mp3或WMA格式作为音频示例。
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False# 用来正常显示符号fs =16000wav_data, _ = librosa.load("/home/gxli/lgx/Data/gather_crop/clean1/2148_farend.wav", sr=fs, mono=True)# ### 画图plt.subplot(2,2,1) plt.titl...
在上述示例中,首先使用librosa.load函数读取原始音频文件,并获取其原始采样率。然后,设置目标采样率为44100。接下来,调用librosa.resample函数对音频进行重采样操作,将原始音频的采样率调整为目标采样率。最后,使用librosa.output.write_wav函数将重采样后的音频保存为新文件。
由于我的程序中只采用了librosa.load这个命令,通过源代码可以发现librosa实际上是用audioread这个库的audioread.audio_open来读取音频文件的。这个函数的源代码如下: defaudio_open(path):"""Open an audio file using a library that is available on this ...
下面,我们将详细介绍如何使用librosa保存WAV文件。 二、安装librosa库 首先,确保你已经安装了librosa库。如果没有安装,可以使用以下命令通过pip进行安装: pip install librosa 三、读取音频文件 在保存WAV文件之前,我们需要先读取一个音频文件。librosa的load函数可以轻松实现这一点。它返回两个数组:音频时间序列和采样率...