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使用 Librosa 生成的频谱图看起来与 Kaldi 不一致?
我使用 Kaldi 的 egs tidigits 代码生成了 七 话语的声谱图 使用 23 个 bin 20kHz 采样率 25ms 窗口和 10ms 偏移 通过 MATLAB imagesc 函数可视化的频谱图如下所示 我正在尝试使用 L
SpeechRecognition
spectrogram
MFCC
librosa
Kaldi
librosa.effect.Split的返回值很奇怪
正如标题所示 这个函数的结果不符合逻辑 我不明白这个函数在做什么 例如 这里是一些可重现的代码 load sample audio filename librosa util example audio file audio sr libr
python
librosa
根据音色(音调)按相似度对声音进行排序
解释 我希望能够根据以下内容对列表中的声音集合进行排序音色 音调 的声音 这是一个玩具示例 其中我手动对我创建的 12 个声音文件的声谱图进行了排序 上传到这个仓库 https github com samgermain sort soun
python
Audio
signalprocessing
numpyndarray
librosa
获取 Librosa 中与 STFT 相关的频率
使用时librosa stft 要计算频谱图 如何获取相关的频率值 我对生成图像不感兴趣 如librosa display specshow 而是我希望掌握这些价值观 y sr librosa load recordings high pi
python
signalprocessing
fft
librosa
dft
可以仅使用频谱图图像重建音频吗?
所以我正在创建一些带有 librosa 的频谱图以保存为图像 之后我打算直接对图像进行修改 即添加随机噪声等 然后我想从该图像重建音频 不管怎样 一些研究让我找到了类似过程的例子 参见here https stackoverflow com
python
NumPy
Audio
librosa
spectrogram
将 PCM 波形数据转换为 numpy 数组,反之亦然
情况 我正在使用 WebRTC 中的 VAD 语音活动检测 WebRTC VAD https github com wiseman py webrtcvad Python 适配器 这示例实现 https github com wiseman
NumPy
Audio
webrtc
pcm
librosa
MFCC Python:librosa、python_speech_features、tensorflow.signal 的结果完全不同
我正在尝试从音频 wav 文件 中提取 MFCC 特征 并且我已经尝试过python speech features and librosa但他们给出了完全不同的结果 audio sr librosa load file sr None l
python
tensorflow
Audio
librosa
MFCC
librosa 无法打开由 librosa 创建的 .wav?
我正在尝试使用 librosa 通过从一些持续时间为 60 秒的 wav 文件中剪切 1 秒的片段来生成一些数据 这部分有效 我创建了所有文件 我也可以通过任何播放器收听它们 但是如果我尝试使用 librosa load 打开它们 我会收到
python
Audio
wav
librosa
在 Python 中将频谱图存储为图像
我想将音频的 STFT 频谱图存储为图像 下面的代码向我显示了一个频谱图作为输出 但是当保存为图像时 我得到了不同的图像 import numpy as np import matplotlib pyplot as plt import p
python3x
Audio
pythonimaginglibrary
librosa
参数错误:音频缓冲区并非到处都是有限的
在 Urban Sound Dataset 的声音文件之一上使用以下代码时 s r librosa load train filename 7543 tonnetz librosa feature tonnetz y librosa eff
python3x
machinelearning
librosa
如何解决pytorch RuntimeError: Numpy is not available without Upgrade numpy to the最新版本,因为其他依赖项
我正在使用 Pytorch 在 Python 3 9 2 64 位 上的 Raspberry Pi 4 上运行一个简单的 CNN 进行一些音频分类 对于所需的音频操作 我使用 librosa librosa 依赖于 numba 包 该包仅与
python
NumPy
Pytorch
librosa
Python:时间拉伸波形文件 - 三种方法之间的比较
我正在对语音数据集进行一些数据增强 并且我想在时域中拉伸 压缩每个音频文件 我找到了以下三种方法来做到这一点 但我不确定哪一种是最好的或更优化的方法 dimension int len signal speed res librosa ef
opencv
machinelearning
scikitimage
librosa
dataaugmentation
无法安装librosa python,如何卸载llvmlite?
我最近尝试安装librosa在 Windows 上使用pip install librosa 尽管如此 还是出现了这个错误 无法卸载 llvmlite 这是一个已安装的 distutils 项目 因此我们无法准确确定哪些文件属于哪个文件 只
python
librosa
带麦克风输入的 Python Librosa
因此 我试图让 librosa 使用麦克风输入而不是仅使用 wav 文件 但遇到了一些问题 最初我使用 pyaudio 库连接到麦克风 但我在翻译这些数据以供 librosa 使用时遇到问题 关于如何解决这个问题有什么建议 或者是否可能 我
python
Audio
Microphone
pyaudio
librosa
导入 librosa 提示“没有名为 numba.decorators 的模块”,如何解决?
我安装了 librosa 现在我正在尝试导入它 import librosa 由于某种原因 这给我带来了这个错误 Traceback most recent call last File
python
librosa
调用外部模块时多处理池速度缓慢
我的脚本正在调用librosa用于计算短音频片段的梅尔频率倒谱系数 MFCC 的模块 加载音频后 我想尽快计算这些 以及其他一些音频功能 因此进行多重处理 问题 多处理变体比顺序处理慢得多 分析显示我的代码 90 以上的时间都花在
python
performance
Audio
multiprocessing
librosa
如何使用 Python 将 scipy.signal.spectrogram 反转为音频?
I have import librosa from scipy import signal import scipy io wavfile as sf samples sample rate sf read args file npers
python
scipy
spectrogram
librosa
无法对 librosa Melspectrogram 使用多线程
我有超过 1000 个音频文件 这只是一个初步开发 将来会有更多的音频文件 并且想将它们转换为梅尔谱图 由于我的工作站配有 Intel Xeon 处理器 E5 2698 v3 它有 32 个线程 因此我想使用多线程来完成我的工作 My co
python
Multithreading
ffmpeg
librosa
我的 librosa MFCC 输出正确吗?我认为使用 librosa MFCC 时得到的帧数错误
result librosa feature mfcc signal 16000 n mfcc 13 n fft 2048 hop length 400 result shape 信号长 1 秒 采样率为 16000 我计算出 13 MFC
python
Audio
librosa
audioprocessing
MFCC
Python音频信号处理库函数librosa介绍
文章目录 Python音频信号处理库函数librosa介绍 部分内容将陆续添加 介绍安装综述 xff08 库函数结构 xff09 Core IO and DSP xff08 核心输入输出功能和数字信号处理 xff09 Audio proce
python
librosa
音频信号处理库函数