使用Python操作音频文件,提取音频特征

最新推荐文章于 2025-06-03 22:11:19 发布
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#python #音频

本文详细介绍了如何使用PyAudio库进行音频流的输入输出，并结合SciPy库实现音频信号处理，包括读取音频文件、播放音频、录音以及基本的音频信号分析。

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

音频特征建模：音频特征提取
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
10-12 1687
文章目录python_speech_features滤波器与MFCC梅尔音阶步骤计算梅尔滤波器组微分系数和加速度系数 python_speech_features 滤波器与MFCC 任何自动语音识别系统的第一步都是提取特征。 梅尔频率倒谱系数（MFCC）是广泛用于自动语音和说话者识别的功能。 将信号分成短帧。 假设音频信号在短时间范围内变化不大（当我们说它不变时，我们指的是统计上的，即统计上是平稳的，显然样本在不断变化。即使是短时间尺度）。这就是为什么我们将信号分成20-40ms帧的原因。 对于每
如何用python提取音频
weixin_35753291的博客
12-18 2785
可以使用 Python 的多种库来提取音频。其中一种方法是使用 ffmpeg 库。 首先，需要安装 ffmpeg 库，可以使用以下命令进行安装： pipinstall ffmpeg 然后，可以使用以下代码来提取音频： import ffmpeg # 读取视频文件 stream = ffmpeg.input('video.mp4') # 提取音频流 audio = stream.audio ...
使用Python对音频进行特征提取
mate1357的博客
01-22 1218
在几年前写的使用的是人为特征的方法进行特征提取的，近些年随着深度学习的普及，这里尝试使用深度学习方法进行特征提取。
Python 语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取
weixin_44733966的博客
04-28 4380
语音识别特征提取是语音处理中的一个重要环节，其主要任务是将连续的时域语音信号转换为连续的特征向量，以便于后续的语音识别和语音处理任务。在特征提取阶段，这些特征向量能够捕捉到语音信号中的关键信息，如音调、音色和音节等。时域特征提取：包括自相关函数、方差、峰值等。频域特征提取：如傅里叶变换、快速傅里叶变换、波束傅里叶变换等。时频域特征提取：包括短时傅里叶变换、波形分解、时频图等。高级特征提取：涉及语言模型、语音模型、语音合成等。在具体实践中，语音特征提取的方法和技梅尔频率倒谱系数 (MFCC)
【python与生活】用 Python 从视频中提取音轨：一个实用脚本的开发与应用
最新发布
智能守恒_HengAI
06-03 1354
在当今数字化的时代，视频内容无处不在。无论是学习教程、会议记录、在线讲座还是娱乐视频，我们每天都会接触到大量的视频资源。有时候，我们可能只对视频中的音频部分感兴趣，比如提取讲座的音频用于后续收听，或者从电影中分离出背景音乐用于创作。这时候，能够从视频中高效地提取音轨就显得尤为重要。
音频特征提取——librosa工具包使用
weixin_34021089的博客
05-06 6035
作者：桂。 时间：2017-05-06  11:20:47 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6816308.html  前言  本文主要记录librosa工具包的使用，librosa在音频、乐音信号的分析中经常用到，是python的一个工具包，这里主要记录它的相关内容以及安装步骤，用的是python3.5以及win8.1环境。 ...
Python音频特征提取示例
03-12
Python音频特征提取示例：包含的特征提取方法：bark，gamma，linear，mel，bfcc，gfcc，lfcc，lpc，mfcc，msrcc，ngcc，pncc，psrcc，rplp，spfeats
python音频特征提取_音频特征提取方法和工具汇总
weixin_33314238的博客
02-11 2046
本文首发于：行者AI绝大多数音频特征起源于语音识别任务，它们可以精简原始的波形采样信号，从而加速机器对音频中语义含义的理解。从20世纪90年代末开始，这些音频特征也被应用于乐器识别等音乐信息检索任务中，更多针对音频音乐设计的特征也应运而生。1. 音频特征的类别认识音频特征不同类别不在于对某一个特征精准分类而是加深理解特征的物理意义，一般对于音频特征我们可以从以下维度区分：(1)特征是由模型从信号中...
python技巧：如何使用Python对音频进行特征提取？
MC_XY的博客
11-10 6078
写在前面 因为喜欢玩儿音乐游戏，所以打算研究一下如何用深度学习的模型生成音游的谱面。这篇文章主要目的是介绍或者总结一些音频的知识和代码。 恩。如果没玩儿过的话，音乐游戏大概是下面这个样子。 下面进入正题。 我Google了一下，找到了这篇文章：Music Feature Extraction in Python。然后这篇文章介绍完了还有一个歌曲分类的实践：Classification of Music into different Genres using Keras。 下面的内容会主要参考一下这两篇文章
python脚本实现mp4中的音频提取并保存在原目录
09-17
标题中的“python脚本实现mp4中的音频提取并保存在原目录”指的是使用Python编程语言编写脚本来从MP4视频文件中分离出音频，并将提取的音频保存在与原始视频相同的目录下。这个过程通常涉及到多媒体处理和文件操作，...
python音频特征提取_音频特征提取——librosa工具包使用
weixin_39621794的博客
12-04 1591
作者：桂。时间：2017-05-06 11:20:47前言本文主要记录librosa工具包的使用，librosa在音频、乐音信号的分析中经常用到，是python的一个工具包，这里主要记录它的相关内容以及安装步骤，用的是python3.5以及win8.1环境。一、MIR简介音乐信息检索(Music information retrieval，MIR)主要翻译自wikipedia.MIR是从音乐中检...
使用python实现语音文件的特征提取方法
09-19
今天小编就为大家分享一篇使用python实现语音文件的特征提取方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
使用Python完成音频提取
z099164的博客
12-07 2454
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python 音频特征提取工具库
qq_35576225的博客
10-27 369
1.LibROSA 2.pyAudioAnalysis 3.python_speech_features
【亲测免费】 openSMILE Python：音频特征提取的强大工具
gitblog_00037的博客
10-10 885
openSMILE Python：音频特征提取的强大工具 项目介绍 openSMILE Python 是一个强大的开源工具，专门用于从音频数据中提取特征。它提供了一个简洁的 Python 接口，使得开发者可以轻松地使用 openSMILE 的核心功能。openSMILE 是一个广泛应用于音频处理和机器学习领域的工具，能够从音频信号中提取出丰富的特征，帮助研究人员和开发者更好地理解和分析音频数据。 ...
python之pyAudioAnalysis:音频特征提取分析文档示例详解
naer_chongya的博客
07-11 7377
通过提取时域特征、频域特征和谱图特征，我们可以获得音频的基本属性和特性。同时，我们还介绍了音频分类、情感识别、音频切割、语音识别和基频估计等功能的示例代码。以上就是PyAudioAnalysis的音频特征提取和分析的基本使用方法的示例。这些特征可以用于描述音频的基本属性和特性，包括时域特征、频域特征和谱图特征等。提取音频特征后，我们可以使用PyAudioAnalysis进行进一步的分析，比如进行分类或情感识别。PyAudioAnalysis还提供了许多其他有用的功能，如音频切割、语音识别和基频估计等。
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