如何记录二维矩阵/图像的刻度

Question

我有一个二维数字阵列的音频谱图，我想把它保存为图像。

我用利布罗萨库来获取光谱。我也可以用librosa.display.specshow()函数绘制它。如下所示，有许多不同的缩放类型。

import PIL
import librosa
import librosa.display

def display_spectrogram(spectrum, sampling_rate):
    """
    Frequency types:
    ‘linear’, ‘fft’, ‘hz’ : frequency range is determined by the FFT window and sampling rate.
    ‘log’ : the spectrum is displayed on a log scale.
    ‘mel’ : frequencies are determined by the mel scale.
    ‘cqt_hz’ : frequencies are determined by the CQT scale.
    ‘cqt_note’ : pitches are determined by the CQT scale.
    """

    librosa.display.specshow(spectrum, sr=sampling_rate, x_axis='time', y_axis='log')
    plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
    plt.title('Spectrogram')
    plt.show()

我还可以将光谱图(一个数字数组)转换为图像，并保存如下所示。

img = PIL.Image.fromarray(spectrum)
img.save("out.png")

我有原始的光谱图(线性缩放)，我想用y轴保存它。我查看了图书馆源代码，以了解它是如何扩展的，但无法理解它。

如何记录图像/二维numpy数组的y轴的缩放？

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Answer 1

Y轴的实际对数变换是由matplotlib完成的.您可以通过执行ax.set_yscale('linear')和ax.set_yscale('linear')来测试这一点。因此，最简单的选择是调整matplotlib图以删除刻度、边框等。

如果您想自己进行日志缩放，步骤包括

• 计算Y轴上的电流频率。使用频率
• 计算Y轴上所需的频率。使用numpy.logspace或类似的
• 在所需的频率下对光谱图进行采样，例如使用scipy.interpolate (interp1d)