我的代码:
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import specgram
import librosa
import librosa.display
import numpy as np
import io
from PIL import Image
samples, sample_rate = librosa.load('thabo.wav')
fig = plt.figure(figsize=[4, 4])
ax = fig.add_subplot(111)
ax.axes.get_xaxis().set_visible(False)
ax.axes.get_yaxis().set_visible(False)
ax.set_frame_on(False)
S = librosa.feature.melspectrogram(y=samples, sr=sample_rate)
librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(S, ref=np.max))
buf = io.BytesIO()
plt.savefig(buf, bbox_inches='tight',pad_inches=0)
# plt.close('all')
buf.seek(0)
im = Image.open(buf)
# im = Image.open(buf).convert('L')
im.show()
buf.close()制作的谱图

使用FFMPEG
showspectrumpic=s=224x224:mode=separate:legend=disabled -i thabo.wav -lavfi ffmpeg spectrogram.png
制作的谱图

请帮帮忙,我想要一个与FFMPEG生成的语谱图完全相同的语谱图,用于从谷歌的可教学机器导出的语音识别模型。Offline recognition
发布于 2020-05-03 04:46:29
您可以直接将音频通过管道传输到ffmpeg,这将避免中间文件,如果您希望避免图像文件输出,ffmpeg也可以将其输出到管道。
使用三个ffmpeg实例进行演示
ffmpeg -i input.wav -f wav - | ffmpeg -i - -filter_complex "showspectrumpic=s=224x224:mode=separate:legend=disabled" -c:v png -f image2pipe - | ffmpeg -y -i - output.png当然,第一个和最后一个ffmpeg实例将替换为您的工作流的特定流程。
https://stackoverflow.com/questions/61523846
复制相似问题