音频特征工具Librosa包的使用

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要使用深度学习与语音特征进行抽取，首先需要准备能够对语音特征进行解析的工具。

Librosa是一个用于音频、音乐分析与处理的Python工具包，常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大。Librosa提供了多种音频读取和写入的方法，支持多种音频格式的读取和写入，如WAV、FLAC、MP3等。Librosa提供了多种音频特征提取的方法，如MFCC、Chromagram等。此外，Librosa还提供了多种音频可视化的方法，如绘制声谱图、绘制频谱图等。

下面将使用Librosa完成音频信号的特征提取和可视化，并对其涉及的内容进行详细讲解。

15.1.1  基于Librosa的音频信号读取

音频信号是日常生活中最常见且人们接触最多的信号类型，它们以具有频率、带宽、分贝等参数的音频信号形式存在。典型的音频信号可以表示为振幅随时间变化的函数，如图15-1所示。

图15-1  音频信号的分解