音频处理库—librosa的安装与使用

最新推荐文章于 2025-07-14 23:39:53 发布
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分类专栏： 声音识别 声音识别教程 文章标签： python librosa audio processing feature extraction
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zzc15806/article/details/79603994
本文详细介绍了音频处理库librosa的安装（通过pip、conda和源码方式）及核心功能，包括音频处理、频谱表示、特征提取（如Log-Mel Spectrogram和MFCC）和绘图显示。通过实例展示了如何读取音频、提取Log-Mel Spectrogram和MFCC特征以及绘制声音波形和频谱图。

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目录

序言

一、libsora安装

pypi

conda

source

二、librosa常用功能

核心音频处理函数

音频处理

频谱表示

幅度转换

时频转换

特征提取

绘图显示

三、常用功能代码实现

读取音频

提取特征

提取Log-Mel Spectrogram 特征

提取MFCC特征

绘图显示

绘制声音波形

绘制频谱图

序言

Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大。本文主要介绍librosa的安装与使用方法。

一、libsora安装

Librosa官网提供了多种安装方法，详细如下：

pypi

最简单的方法就是进行pip安装，可以满足所有的依赖关系，命令如下：

pip install librosa

conda

如果安装了Anaconda，可以通过conda命令安装：

conda install -c conda-forge librosa

source

直接使用源码安装，需要提前下载源码（https://github.com/librosa/librosa/releases/），通过下面命令安装：

tar xzf librosa-VERSION.tar.gz
cd librosa-VERSION/
python setup.py install

二、librosa常用功能

核心音频处理函数

这部分介绍了最常用的音频处理函数，包括音频读取函数load( )，重采样函数resample( )，短时傅里叶变换stft( )，幅度转换函数amplitude_to_db( )以及频率转换函数hz_to_mel( )等。这部分函数很多，详细可参考librosa官网 http://librosa.github.io/ librosa/core.html

音频处理

频谱表示

幅度转换

时频转换

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语音信号处理：librosa库【详解】
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librosa是一个非常强大的python语音信号处理的第三方库。学会librosa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之librosa库语音信号处理
Librosa是什么？用librosa进行多人声纹对比
软件行业技术文化交流。
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​​ 是一个基于 Python 的开源音频分析库，专注于音乐和语音信号的处理与特征提取。它广泛应用于音频分析、音乐信息检索（MIR）、语音识别、声纹识别等领域，提供了丰富的算法和工具，简化了音频信号处理流程。
《解锁音频处理新姿势：探索Librosa的无限可能》
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在特征提取上，它涵盖了多种重要的音频特征提取方法，像梅尔频率倒谱系数（MFCC）、色度特征、频谱质心等。MFCC 能够有效捕捉音频的频谱包络特征，广泛应用于语音识别和音乐分类等任务；色度特征侧重于描述音频的和声结构和旋律特征，在音乐分析和流派分类中发挥关键作用；频谱质心则反映音频信号的主要频率成分，有助于判断音频的明亮度和沉闷度。在时频分析中，通过短时傅里叶变换（STFT）等方法，能够将音频信号从时域转换到频域，清晰展示音频信号的频率成分随时间的变化情况，为音频分析提供重要依据。
音频处理 windows10下python三方库librosa安装教程
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主要介绍了音频处理 windows10下python三方库librosa安装方法，本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
安装使用librosa过程（一）
u010869312的专栏
02-12 1210
1.近来想做一点音频降噪的事情。原由是我们单位经常要录制1分钟至3分钟的短视频，但是录制环境有比较强的设备噪音，导致人声稍微弱一点。之前声像老师试了很多办法，包括使用常用的软件、请教电视台专业技术人员等，发现降噪后会改变人声的音色，因此也就放弃了降噪处理。2.简单搜了下，发现python里常用的音频处理包是librosa，所以就使用pip install librosa，安装了这个包。但是使用librosa.load函数加载mp3音频时没有反应，就开始了好几天的困惑之旅。有大佬知道的话，麻烦指点一下。
【免费下载】 Librosa 安装和配置指南
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基本操作 使用librosa读取音频、可视化音频、绘制音频的声谱图 代码如下 import librosa import matplotlib.pyplot as plt import librosa.display # 1.加载音频文件 audio_path = '/audio1.wav' x, sr = librosa.load(audio_path) print('数据x类型和采样率sr类型', type(x), type(sr)) print('数据x尺寸和采样率', x.shape, sr)
librosa安装技巧
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librosa安装技巧 1、用pip或者conda直接安装librosa，因为网络原因，很容易失败。所以最好先下载librosa的包，再用dr命令定位到下载好的librosa，然后再用pip或者conda安装。（在看博客时，大多数推荐，有anaconda使用conda安装。但我在安装时，用conda安装失败了，然后改用pip命令安装，就成功了。所以如果conda安装失败了，还是尝试用pip吧） 2、第一遍安装librosa时，遇到了一个警告: Numba Deprecation Warning: An im
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       python中librosa是一个功能非常强大的音频处理库。        其安装可以分为三种方式： 使用pip： 这是最最推荐的方式了，使用这种方式可以安装所有的依赖包。 pip install librosa 使用conda，前提是你使用了Anaconda
Python音频处理包——Librosa的安装
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文章目录一、Librosa简介与安装1.1 Librosa是什么1.2 Librosa官网二、Librosa安装2.1 安装Librosa三、安装ffmpeg3.1 ffmpeg官网下载3.2 ffmpeg安装3.2.1 解压3.2.2 添加环境变量3.2.3 测试ffmpeg是否安装成功 一、Librosa简介与安装 1.1 Librosa是什么 librosa是一个非常强大的python语音信号处理的第三方库，它提供了创建音乐信息检索系统所必需的构造块。 1.2 Librosa官网 https://li
python之安装librosa
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07-10 820
【代码】python之安装librosa。
librosa安装
03-16
<think>好的，用户想了解如何在Python中安装librosa库。我需要根据提供的引用内容来整理步骤。首先，用户的问题是关于安装的，所以应该从安装方法入手。看到引用[1]和[2]都提到了使用pip安装，并指定了镜像源。引用[1]用的是豆瓣源，而引用[2]是清华源。用户可能在网络环境不同的情况下需要不同的镜像，所以应该把这两种方法都列出来。另外，用户可能对镜像源不熟悉，需要解释一下为什么用这些参数。 接下来，需要检查是否安装成功。这部分虽然引用中没有直接提到，但通常安装完成后可以通过导入库来验证，所以应该加上这一步，确保用户确认安装是否成功。然后，常见问题方面，引用[3]和[4]提到了一些安装问题，比如依赖库的问题，可能需要安装numpy、scipy等，但用户可能已经安装过，不过如果有问题的话需要处理。另外，网络问题的话，切换镜像源是解决方法，这也是引用中提到的内容。权限问题在Windows下可能出现，需要提示用户以管理员身份运行命令提示符。 用户可能遇到的问题还可能包括版本兼容性，但引用中没有提到，可能暂时不需要涉及。需要保持回答简洁，步骤清晰。最后生成相关问题，比如安装失败怎么办，如何升级，或者与其他库的兼容性问题。这些都能帮助用户进一步解决可能遇到的困难。 要确保回答结构清晰，分步骤说明，并且每个步骤都有对应的解决办法。同时，引用来源要正确标注，比如使用镜像源的部分来自引用[1]和[2]。注意使用中文，避免使用Markdown格式，但用户的问题里示例用了代码块，可能需要保留代码部分。所以整体结构应该是先回答安装步骤，再常见问题，最后相关问题。</think>### 如何在Python中安装librosa库？ #### 安装步骤 1. **使用pip安装** 打开命令提示符（Windows）或终端（Mac/Linux），输入以下命令（推荐使用国内镜像加速下载）： ```bash # 使用豆瓣镜像源（引用[^1]） pip install librosa -i https://pypi.douban.com/simple # 或使用清华镜像源（引用[^2]） pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple librosa ``` 2. **检查安装是否成功** 在Python环境中运行以下代码验证： ```python import librosa print(librosa.__version__) # 输出版本号即表示安装成功 ``` #### 常见问题及解决方法 - **依赖库安装失败** librosa依赖`numpy`、`scipy`等库，若安装时提示依赖缺失，可先单独安装： ```bash pip install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` - **网络问题导致超时** 切换镜像源（如上述清华或豆瓣源）或使用`--trusted-host`参数： ```bash pip install librosa --trusted-host pypi.douban.com -i https://pypi.douban.com/simple ``` - **权限不足（Windows）** 以管理员身份运行命令提示符后重试[^3][^4]。
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