librosa,melspectrogram初阶

本文介绍了使用Python库Librosa进行音频文件加载及梅尔频谱图特征提取的方法。展示了如何通过设置参数来获取特定形状的频谱图,并提供了计算输出尺寸的公式。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import librosa
import librosa.display
y, sr = librosa.load('E:\\ML\\UrbanSound8K\\code\\UrbanSound8K\\audio\\fold1\\31840-3-0-0.wav', duration=2.97)
ps = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_mels=128)
ps.shape

输出图形的长为128,高为128
输出长度= (秒)*(采样率)/(hop_length)
输出高度= n_mels(你指定的阶数)

librosa.feature.melspectrogram(y=None, sr=22050, S=None, n_fft=2048, hop_length=512, power=2.0, **kwargs)

参考文章:
https://librosa.github.io/librosa/generated/librosa.feature.mfcc.html?highlight=n_mels
http://mhy12345.xyz/tutorials/librosa-samples/
https://stackoverrun.com/cn/q/10464124

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