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我想将3个mel-spectogram保存到一个png文件。为此，我使用了subplots函数。fig, ax = plt.subplots(nrows=3, ncols=1)img2 = librosa.display.specshow(S_dB2, sr=sr, fmax=10000, ax=ax[1])
img3 = librosa.display.specshow(S_dB<em
浏览 0提问于2020-10-25得票数 0
我希望了解音频分析的各种频谱图。我想将一个音频文件转换为10秒的块，为每个块生成光谱图，并使用CNN模型在这些图像上进行训练，看看它们是好是坏。我已经研究了线性，对数，mel等，并在某个地方读到基于mel的频谱图最适合用于此。但是没有适当的可证实的信息。我已经使用了以下简单的代码来生成mel谱图。我用的是线性的，但有些音频文件的线性频谱图似乎是一样的
浏览 46提问于2019-04-04得票数 0
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如何在matlab中使用mel滤波器组将语音频谱划分为一定数量的范围?基本上我必须将频谱划分为25*25个块……
浏览 3提问于2010-04-09得票数 0
我正在从事语音合成工作，我已经使用librosa构建了频谱图。当我想要将频谱图转换为音频以保存为wav文件时，它会产生问题。我寻求帮助，发现liborsa有一个函数mel_to_audio，但这不起作用。 我使用这个函数来获取音频文件的频谱图。librosa.feature.inverse.mel_to_audio 但是我得到了这个错误。audio))**2 return
浏览 284修改于2020-09-27得票数 1
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2.使用三角形重叠窗口，将上面获得的频谱的功率映射到mel比例。3.获取每个mel频率的功率的对数。4.采用mel对数幂列表的离散余弦变换，就像它是一个信号一样。5. MFCC是结果谱的振幅。在步骤2中，我知道如何从频率传递到mel尺度，但我不知道三角形重叠窗口是什么意思。
我如何正确地完成这一步？三角形重叠窗口是什么意思？
浏览 3提问于2009-10-26得票数 0
原始论文，解释了为局部条件作用添加时间序列，解释说，为局部条件作用添加mel频谱图特征是很好的。如我们所知，Wavenet是一种生成模型，并且在经过调节时采用原始音频输入来生成高音频输出，
我的问题是，上述mel频谱图特征是作为输入传递的原始音频或其他音频。
浏览 1提问于2019-12-09得票数 3
import librosa.displayimport numpy as np
mel= librosa.feature.melspectrogram(x,sr)librosa.display.specshow(P)
pylab.savefig("example.png", bbox_inches=None,
浏览 1修改于2020-08-31得票数 0
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我想做Mel-频率倒谱算法，但有些事情我不明白。我知道如何计算三角形，也知道如何传递到mel比例。如果定义了三角形，如何将上面获得的谱的功率映射到mel比例？
是这样的:对三角形内部的频率求和，然后将其传递给mel scale？或者根据权重值(由三角形在该点的高度定义)对三角形内部的频率求和，然后将其传递给mel scale？或者根据权重值将三角形内的所有频率传递到mel
浏览 2修改于2009-10-29得票数 5
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我正在使用librosa库将音乐片段转换为mel频谱图，以用作我的神经网络的输入，如文档所示。
这与有什么不同呢？使用这两种方法有什么优点或缺点吗？
浏览 5提问于2018-12-26得票数 18
我正在生成大量的mel频谱图来训练用于音素检测的NN。每个mel谱图(使用Python语言中的librosa.core.melspectrogram生成)表示为2D numpy数组，其中轴1(向量的长度)因谱图而异。为了生成3D数组，所有频谱图都必须具有相同的形状，所以我猜我应该在小于200的向量的末尾添加零。然后，我可以将它们全部添加到Python列表中，对其调用np.array，然后就会生成一个3Dnumpy数组，对吧？
我自己也尝试过，但没有成功。感谢所有的帮助。could be
浏览 1修改于2018-04-18得票数 0
在计算完快速傅立叶变换和频率后，我们需要这样做：但是什么时候会发生mel对话？M= 2595 log (f/700 + 1)我们什么时候从频率传递到mel。
谁能给我指引正确的方向？
浏览 5提问于2009-10-28得票数 0
我想在一行中绘制wav，它的mfcc和mel频谱图，所以最后是一个有12个图形的图形(每行有3个图形，因此是4行)。我无法绘制图表，只能提取特征。有人可以帮助这个for循环吗？mfcc=librosa.feature.mfcc(y) fig, ax = plt.subplot(4,3,librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(S, ref=np.max))
libros
浏览 129提问于2021-08-16得票数 0
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我遇到了使用librosa为音频文件生成log-mel频谱图的两种不同方法，我不知道它们在最终输出中为什么不同，哪一种是“正确的”，或者一种与另一种有多大的不同。#1 path = "path/to/my/file"mel_spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(scale, sr, n_fft=2048, hop_length=512, n_mels=10, fmax=8000
浏览 262修改于2021-05-09得票数 0
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我在DSP和生成音频文件的频谱图方面是相当新手。我的频谱图不平滑，它显示的是带有像素值的相当原始的图像，如下所示 ? 当我在寻找像这样一个平滑的谱图时 ? 我在哪里做错了？我生成Mel谱图的代码是 def readData(file): return origDataS
def plotMelSpectogram(S, sr, name, ref=np.max):
浏览 65提问于2020-09-26得票数 0
我正在使用python中的Librosa从GTZAN数据集中提取对数Mel谱图。我的代码是-mel = librosa.feature.melspectrogram(y=data, hop_length = 512//2, n_fft = 512, n_mels = 64)嗯，它工作得很完美。但
浏览 22提问于2019-11-07得票数 1
我在将训练数据转换为通过mel过滤器传递的频谱图时遇到了一些困难。n=length(a)+1;xa=melbank_me(p,n,fs); %the mel-filterbank
浏览 0修改于2011-09-20得票数 0
用librosa计算频谱图，然后用matplotlib绘制。现在大约需要50ms，有没有可能更快？mel_spec = lb.melspectrogram(y=samples, sr=44100, fmax=8000, n_mels=256)
plt.subplots(figsize=(0.5, 5))
librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(mel_spec, ref=np.max), fmax
浏览 18修改于2019-08-05得票数 0
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。‘mel’ : frequencies are determined by the mel scale.
浏览 2提问于2020-11-22得票数 4
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我实现了fft算法，并成功地获得了频谱。现在我想更进一步，从fft中返回mfcc。这正是我想要的。
有人能帮我做这样的事吗？
浏览 2修改于2011-04-30得票数 11
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我目前正在开发python 3，特别是我正在尝试使用librosa模块在Raspberry pi 3模型B(带有自定义的linux发行版32位)中计算mel过滤的频谱图。filter函数"_spectrogram“和"filters.mel()”在Raspberry中给
浏览 2提问于2018-07-26得票数 0
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