本文主要是介绍跟着AI学AI_05音频处理库 librosa 简介，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
librosa 是一个用于音频和音乐分析的 Python 库，特别适合处理音乐信息检索（MIR）任务。它提供了丰富的工具和函数来处理音频信号，从基础的音频加载和播放，到高级的特征提取和可视化。以下是 librosa 的一些主要功能和使用示例。
主要功能
-
音频加载和保存：
- 加载音频文件：
librosa.load - 保存音频文件：
librosa.output.write_wav
- 加载音频文件：
-
时间和频率操作：
- 计算时域和频域特征（如MFCC、色度、谱图等）
- 音调和速度调整
- 时间对齐和音频分割
-
特征提取：
- 梅尔频率倒谱系数（MFCC）：
librosa.feature.mfcc - 色度特征：
librosa.feature.chroma_stft - 谱图：
librosa.feature.melspectrogram - 零交叉率、短时能量等
- 梅尔频率倒谱系数（MFCC）：
-
音频效果：
- 滤波器应用
- 时域和频域变换
- 音频增益调整
-
可视化：
- 波形图：
librosa.display.waveplot - 频谱图：
librosa.display.specshow - 色度图等
- 波形图：
安装
你可以使用 pip 安装 librosa：
pip install librosa
示例
下面是一些常见的 librosa 用法示例：
1. 加载音频文件
import librosa# 加载音频文件
y, sr = librosa.load('path/to/audio/file.wav', sr=None) # y 是音频时间序列，sr 是采样率
2. 绘制音频波形
import matplotlib.pyplot as plt
import librosa.display# 绘制波形
plt.figure(figsize=(12, 4))
librosa.display.waveplot(y, sr=sr)
plt.title('Waveform')
plt.show()
3. 计算并绘制梅尔频谱图
# 计算梅尔频谱图
S = librosa.feature.melspectrogram(y, sr=sr, n_mels=128)# 转换为分贝（dB）
S_db = librosa.power_to_db(S, ref=np.max)# 绘制梅尔频谱图
plt.figure(figsize=(12, 4))
librosa.display.specshow(S_db, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel', cmap='coolwarm')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Mel Spectrogram')
plt.show()
4. 提取MFCC特征
# 提取MFCC特征
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)# 绘制MFCC特征
plt.figure(figsize=(12, 4))
librosa.display.specshow(mfccs, sr=sr, x_axis='time')
plt.colorbar()
plt.title('MFCC')
plt.show()
5. 时间拉伸和音调移位
# 时间拉伸
y_stretched = librosa.effects.time_stretch(y, rate=1.5)# 音调移位
y_shifted = librosa.effects.pitch_shift(y, sr, n_steps=4)
6. 短时傅里叶变换 (STFT)
# 计算STFT
D = librosa.stft(y)
D_db = librosa.amplitude_to_db(np.abs(D), ref=np.max)# 绘制STFT
plt.figure(figsize=(12, 4))
librosa.display.specshow(D_db, sr=sr, x_axis='time', y_axis='log')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('STFT')
plt.show()
总结
librosa 是一个功能强大且灵活的音频处理库，特别适合音乐和音频信号分析。它提供了从基础的音频加载和处理，到高级的特征提取和可视化的全套工具，使得音频信号处理变得更加简单和高效。通过结合librosa 提供的各种功能，你可以轻松地进行音频数据的处理和分析。
librosa 是由 Brian McFee 开发并由开源社区进行维护和扩展的音频处理库。Brian McFee 是一位在音乐信息检索（Music Information Retrieval, MIR）领域颇有声望的研究人员，他目前在纽约大学（New York University, NYU）工作，担任数据科学与音乐技术领域的助理教授。
librosa 的开发起始于学术界，旨在为研究人员和工程师提供一个强大的音频处理工具包。由于其易用性和丰富的功能，librosa 在学术界和工业界得到了广泛应用，特别是在音乐信息检索、音频分析和机器学习等领域。
相关资源
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GitHub 仓库：
librosa的源代码和文档托管在 GitHub 上，地址是 https://github.com/librosa/librosa。在这个仓库中，你可以找到最新的代码、问题追踪、功能请求以及开发者贡献指南。 -
文档：详细的使用文档和教程可以在 librosa 文档网站 上找到。文档涵盖了从基础使用到高级功能的各个方面，并提供了丰富的示例代码和解释。
主要贡献者
虽然 librosa 是由 Brian McFee 发起的，但该项目得到了许多其他开发者和研究人员的贡献。以下是一些主要的贡献者：
- Brian McFee：项目的主要开发者和维护者。
- Dan Ellis：对信号处理和音乐信息检索领域有重要贡献。
- Colin Raffel：对库的开发和功能扩展有显著贡献。
开发背景
librosa 的开发背景主要来自音乐信息检索（MIR）和信号处理的需求。其设计目标是提供一个易于使用、功能强大且灵活的工具包，能够满足音频信号处理和分析的各种需求。librosa 的设计思想包括：
- 易用性：通过简单的API和丰富的文档，使用户能够快速上手进行音频处理。
- 功能性：提供广泛的音频处理功能，从基础的加载和播放，到高级的特征提取和分析。
- 扩展性：允许用户轻松扩展库的功能，以适应特定的应用需求。
总结
librosa 是一个由 Brian McFee 发起并由开源社区维护的音频处理库。其在音乐信息检索和音频分析领域具有重要地位，广泛应用于学术研究和工业实践。通过提供全面的功能和易用的接口，librosa 为音频信号处理和分析提供了强大的支持。
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