用librosa.effects.trim删除音频中的静音部分

Question

我正在做一个语音情感识别ML。

目前，我使用pyAudioAnalysis进行多目录特性提取。但是，音频中的数据集包含了许多近似无声的部分。我的目标是从所有音频中删除大约无声的部分，然后提取有意义的特征。

我目前的方法是使用librosa来修剪静音部分。

from librosa.effects import trim
import librosa
from pyAudioAnalysis import audioBasicIO
import matplotlib.pyplot as plt

signal, Fs = librosa.load(file_directory)
trimed_signal = trim(signal,top_db=60)


fig, ax = plt.subplots(nrows=3, sharex=True, sharey=True)
librosa.display.waveplot(trimed_signal, sr=Fs, ax=ax[0])
ax[0].set(title='Monophonic')
ax[0].label_outer()

我试图在使用librosa.display.waveplot微调后绘制波形，但是出现了一个显示AttributeError: module 'librosa' has no attribute 'display'的AttributeError

我的问题是

1. 如何绘制修剪过的波浪？
2. 是否可以生成一个经过修剪的.wav文件？这是因为pyAudioAnalysis用于特征提取的输入是.wav文件路径，而librosa的输出是数组。

Answer 1

1. 您需要分别进行import librosa.display。请参阅本期的原因。
2. 您可以使用librosa.output.write_wav (check 医生们)将修剪后的数组存储为wave文件。例如librosa.output.write_wav(path, trimed_signal, Fs)。