import librosa 出错了？？

最新推荐文章于 2023-01-21 09:24:50 发布
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分类专栏： python 文章标签： librosa
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问题复现如下：

>>> import librosa
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#2>", line 1, in <module>
    import librosa
  File "D:\python36\lib\site-packages\librosa\__init__.py", line 11, in <module>
    from . import cache
  File "D:\python36\lib\site-packages\librosa\cache.py", line 7, in <module>
    from joblib import Memory
  File "D:\python36\lib\site-packages\joblib\__init__.py", line 113, in <module>
    from .memory import Memory, MemorizedResult, register_store_backend
  File "D:\python36\lib\site-packages\joblib\memory.py", line 32, in <module>
    from ._store_backends import StoreBackendBase, FileSystemStoreBackend
  File "D:\python36\lib\site-packages\joblib\_store_backends.py", line 1
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import librosa 出错？？？
NLP与推荐算法
10-31 4909
老子也是第一次见到这个情况，试了各种方法，都不能解决问题。烦死了。 先卸载完，再安装也是不行。卧槽，提issue >>> import librosa Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/pyth...
pandas 出错，ValueError: embedded null byte
fqfq123456的专栏
10-28 1454
File "E:\xxx13\venv\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 32, in <module> from pandas._libs import hashtable as _hashtable, lib as _lib, tslib as _tslib File "E:\xxx13\venv\lib\site-packages\pandas\_libs\__init__.py", line 3, in <modul...
利用python-librosa库进行音频处理
lyapple2008的专栏
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librosa安装conda只需要下面一条命令就可以完成安装conda install -c conda-forge librosa音频输入与输出特征计算
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librosa是处理音频库里的opencv,使用python脚本研究音频，先安装三方库librosa。如下通过清华镜像源安装librosa；pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple librosaD:\D00_Python3\D00A2_python3.7.3\install>pip install -i https://pyp...
音频处理 windows10下python三方库librosa安装
jn10010537的博客
06-20 2546
librosa是处理音频库里的opencv,使用python脚本研究音频，先安装三方库librosa。 如下通过清华镜像源安装librosa； pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple librosa D:\D00_Python3\D00A2_python3.7.3\install>pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple librosa Looking
解决安装librosa后报错问题ImportError: DLL load failed: 找不到
zz_Rebas的博客
08-11 1765
原因是numba、llvmlite、resampy版本冲突不兼容。
import librosa ModuleNotFoundError: No module named 'librosa'
10-10
`import librosa` 这行代码是一个Python脚本试图导入名为`librosa`的音频处理库，但出现了 `ModuleNotFoundError` 错误，意思是找不到这个模块。这通常意味着两个情况之一： 1. **缺少安装**：你还没有安装`librosa...
import numpy as np from hmmlearn import hmm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from tqdm import tqdm import os import librosa # 特征提取函数 def extract_features(file_path, max_length=None): y, sr = librosa.load(file_path, sr=None) mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13) if max_length is not None: mfccs = mfccs[:, :max_length] # 截断或填充到max_length return mfccs # 不转置 # 读取数据集 def load_data(folder_paths, max_length=None): data = [] labels = [] for label, folder in enumerate(folder_paths): folder_path = os.path.join('D:/第二章/dataset/speech_commands_v0.02', folder) # 替换为你的数据集路径 files = os.listdir(folder_path) for file in tqdm(files, desc=f'Processing {folder}', unit='file'): if file.endswith('.wav'): # 假设文件是wav格式 file_path = os.path.join(folder_path, file) features = extract_features(file_path, max_length) data.append(features) labels.append(label) # 计算最大特征长度 if max_length is None: max_length = max(features.shape[1] for features in data) # 统一特征长度 padded_data = [] for features in data: num_cols = max_length - features.shape[1] pad_width = ((0, 0), (0, num_cols)) # 仅在列方向上填充 padded_features = np.pad(features, pad_width, mode='constant') padded_data.append(padded_features) return np.array(padded_data), np.array(labels) # 训练多项式 HMM 模型 def train_multinomial_hmm(features, n_components=3): if n_components <= 0: raise ValueError("n_components must be a positive integer") # 创建 MultinomialHMM 模型 model = hmm.MultinomialHMM(n_components=n_components, n_iter=100) # 训练模型 model.fit(features) return model # 评估模型 def evaluate_model(model, X_test, y_test): predictions = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) print(f'Accuracy: {accuracy:.2f }') 这个代码报的错
最新发布
03-22
根据引用1，MultinomialHMM和GaussianHMM的初始化参数不同，可能用户在使用参数时出错了。比如，n_components设置是否正确，或者观察序列的格式是否符合要求。 然后，用户提到的引用3提到安装和导入问题，特别是...
import torch import torch.nn as nn import librosa import numpy as np from torch.utils.data import Dataset , DataLoader from nemo.collections.tts.models import Tacotron2Model from nemo.collections.tts.models import WaveGlowModel import os # 配置参数 config = { "sr": 22050 , # 采样率 "batch_size": 8 , # 根据显存调整 "num_epochs": 500 , "gpu_id": 0 , "mel_dim": 80 , # 梅尔频谱维度 "text_embed_dim": 512 , # 文本编码维度 "max_text_len": 100 # 最大文本长度 } # 自定义数据集 class VoiceDataset(Dataset): def __init__(self , data_dir): self.files = [os.path.join(data_dir , f) for f in os.listdir(data_dir)] def __len__(self): return len(self.files) def __getitem__(self , idx): # 加载音频并转换为梅尔频谱 audio , sr = librosa.load(self.files[idx] , sr = config['sr']) mel = librosa.feature.melspectrogram( y = audio , sr = sr , n_mels = config['mel_dim']) mel = librosa.power_to_db(mel) # 生成随机文本嵌入（实际应使用真实文本） text_embed = torch.randn(config['text_embed_dim']) return { "mel": torch.FloatTensor(mel.T) , # (time, n_mels) "text": text_embed } # 初始化模型 device = torch.device(f"cuda:{config['gpu_id']}") class VoiceGenerator(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 文本编码器 self.text_encoder = nn.Sequential( nn.Linear(config['text_embed_dim'] , 256) , nn.ReLU() , nn.Linear(256 , 512) ) # 声学模型（基于Tacotron2简化版） self.tacotron = Tacotron2Model.from_pretrained("tts_en_tacotron2").encoder # 声码器（基于WaveGlow简化版） self.vocoder = WaveGlowModel.from_pretrained("tts_waveglow_88m").generator def forward(self , text): # 文本编码 text_feat = self.text_encoder(text) # 生成梅尔频谱 mel_outputs , _ = self.tacotron(text_feat) # 生成波形 audio = self.vocoder(mel_outputs) return audio # 初始化系统 model = VoiceGenerator().to(device) optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters() , lr = 3e-4) criterion = nn.MSELoss() # 数据加载 dataset = VoiceDataset("training_data/sliced_audio") loader = DataLoader(dataset , batch_size = config['batch_size'] , shuffle = True) # 训练循环 for epoch in range(config['num_epochs']): for batch in loader: mels = batch['mel'].to(device) texts = batch['text'].to(device) # 前向传播 gen_audio = model(texts) # 计算损失 loss = criterion(gen_audio , mels) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters() , 1.0) optimizer.step() # 保存检查点 if epoch % 50 == 0: torch.save(model.state_dict() , f"voice_model_epoch{epoch}.pt") print(f"Epoch {epoch} | Loss: {loss.item():.4f}")X
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首先，用户导入了必要的库：torch、nn模块、librosa、numpy、Dataset和DataLoader，以及NeMo的Tacotron2和WaveGlow模型。配置参数包括采样率、批处理大小、训练周期等。接下来是自定义的数据集类VoiceDataset，它...
iOS15之后苹果崩溃日志解析方法
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iOS15之后苹果崩溃日志解析方法 背景 iOS 15之后，iPhone 崩溃日志崩溃之后，崩溃日志的组织格式有变化了，不再是之前的行式表示，而是JSON格式记录。示例如下。 获取解析脚本 苹果在Xcode13的工具里提供了新的脚本，解析iOS15之后的崩溃日志，脚本名字为CrashSymbolicator.py,可以在目录/Applications/Xcode.app/Contents/SharedFrameworks/CoreSymbolicationDT.framework/Versions/A/Re
解决line 16, in <module> from . import multiarray ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序
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python使用numpy包报错AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘random‘
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AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘array‘解决办法
分享关于数据的知识。
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这个是说在numpy文件中没找到array属性：这是因为我们初学者在命名文件的时候，有的时候为了方便后期文件的查找，会将文件名命名为代码中使用过的第三方库的名称。原理讲清楚了之后，我们就可以进行修改了。找到我们自己书写的程序，找出命名相同的.py文件。在此，还有一个问题需要解释的，就是如果我们更新了编辑器，那么我们首先去更新一下使用的第三方库，因为可能一些编辑器不兼容了。然后代码编译的时候，会读取到你的编写的这个程序进行执行，发现没有相关的属性，进而报错。找到之后，我们可以选择删除，或者 重新命名。
Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ImportError: No module named
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01-31 24万+
在学习python的过程中会遇到如下错误： >>> import mytest Traceback (most recent call last): File "", line 1, in module> ImportError: No module named py >>> 问题排查： 1.首先请在Python的模块默认目录中查看是否有“mytest.py”脚本；Windows下，
使用Symbolicatecrash和xcrun atos分析crash log
weixin_33762130的博客
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上一个 docker 容器让我安装奇奇怪怪的库的时候，动了一个系统库的文件，然后之间用的 ohmyzsh 给崩了……正好上一个容器忘了多开几个端口，这次重新搭建一个环境，把零零碎碎的东西记录下来。 主要安装了 miniconda, pytorch, coqui tts
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