其中的load函数就是用来读取音频的。当然,读取之后,转化为了numpy的格式储存,而不再是音频的格式了。

参数 作用
path 音频路径
sr 采样率(默认22050,但是有重采样的功能)
mono 设置为true是单通道,否则是双通道
offset 音频读取的时间
duration 获取音频的时长
函数返回值

y : 音频的信号值,类型是ndarray
sr : 采样率

利用 python 中的 lib ros a. load () 我们可以轻松的读取音频文件,但对于不同采样率的音频文件,使用这一 函数 有一些细节还需注意。 如果 sr 缺省, lib ros a会默认以22050的采样率读取音频文件,高于该采样率的音频文件会被下采样,低于该采样率的文件会被上采样。 如果希望以原始采样率读取音频文件,sr 应当设为 None。具体做法为 y, sr = lib ros a(filename... Lib ros a是一个用于音频和音乐分析的 Python 库,专为音乐信息检索(Music Information Retrieval,MIR)社区设计。自从2015年首次发布以来, Lib ros a已成为音频分析和处理领域中最受欢迎的工具之一。它提供了一套清晰、高效的 函数 来处理音频信号,并提取音乐和音频中的信息。 lib ros a是一个非常强大的 python 语音信号处理的第三方库。学会 lib ros a后再也不用用 python 去实现那些复杂的算法了,只需要一句语句就能轻松实现。参考资料: Python lib ros a库语音信号处理 lib ros a. load () 函数 用途:读取文件,可以是wav、mp3等格式。 官方介绍:https:// lib ros a.github.io/ lib ros a/generated/ lib ros a.core. load .html 注意事项: 该 函数 是会改变声音的采样频率的。如果 sr 缺省, lib ros a. load ()会默认以22050的采样率读取音频文件,高于该采样率的音频文件会被下采样,低于该采样率... lib ros a是一个非常强大的 python 语音信号处理的第三方库,本文参考的是 lib ros a的官方文档,本文主要总结了一些重要,对我来说非常常用的功能。学会 lib ros a后再也不用用 python 去实现那些复杂的算法了,只需要一句语句就能轻松实现。 先总结一下本文中常用的专业名词:sr:采样率、hop_length:帧移、overlapping:连续帧之间的重叠部分、n_fft:窗口大小、spectrum:频谱、spectrogram:频谱图或叫做语谱图、amplitude:振幅、mono:单声道、stere lib ros a.feature.mfcc 主要学习利用该库提取mfcct特征,望各位批评指正。 MFCCs (Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔倒谱系数 lib ros a.feature.mfcc(y=None, sr=22050, S=None, n_mfcc=20, dct_type=2, norm='ortho', lifter=0, **kwargs 输入参数: y: 语音时间序列。np.ndarray [shape=(n,)] or None 当你使用soundfile.read 函数 来读取一个已存在的音频文件时,你不能指定samplerate(采样率)、channels(声道数)、format(格式)、subtype(子类型)和endian(字节序)这些参数,因为这些参数是从文件本身获取的,除非你读取的是RAW文件。在信号处理和通信中,包络区域通常用于分析和描述信号的动态特性,例如信号的幅度调制或解调、信号的频谱分析等。 函数 用于计算音频信号的短时傅里叶变换(STFT),它可以将时域信号转换成频域信号,并将信号分成多个窗口进行变换。