音频处理库librosa的安装
官方文档中给出了非常详细的安装方法 https://librosa.org/
librosa.core.stft的使用
函数声明：
librosa.core.stft(y, n_fft=2048, hop_length=None, win_length=None, window='hann', center=True, dtype=<class 'numpy.complex64'>, pad_mode='reflect')
常用参数说明：
y：输入的numpy数组，要求都是实数
n_fft：fft的长度，默认2048
hop_length：stft中窗函数每次步进的单位
win_length：窗函数的长度
window：窗函数的类型
return：一个1+n_fft/2*1+len(y)/hop_length的二维复数矩阵，其实就是时频谱
参考：
http://librosa.github.io/librosa/generated/librosa.core.stft.html#librosa.core.stft
绘图函数
主要用这两个
matplotlib.pyplot.pcolormesh()
matplotlib.pyplot.colorbar()
demo
import matplotlib.pyplot as plt
import librosa.core as lc
import numpy as np
fs = 16000
n_fft = 512
f = fs*np.array(range(int(1+n_fft/2)))/(n_fft/2)
path = "xxx.wav"
data = lc.load(path,sr=fs)
length = len(data[0])
spec = np.array(lc.stft(data[0], n_fft=512, hop_length=160, win_length=400, window='hann'))
plt.pcolormesh(np.array(range(int(length/160+1)))/fs, f, np.abs(spec))
plt.colorbar()
plt.title('STFT Magnitude')
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.tight_layout()
plt.show()
复杂一点的Matplotlib的使用
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import librosa.core as lc
noisy_path = './datasets/noisy_testset_wav/'
clean_path = './datasets/clean_testset_wav/'
wave_name = 'p257_059.wav'
# 准备x轴和y轴
x_axis = np.array(range(int(len(clean_wave)/160+1)))/fs
y_axis = fs*np.array(range(int(1+n_fft/2)))/(n_fft/2)
# 载入数据
noisy_wave = lc.load(noisy_path+wave_name,sr=16000)[0]
clean_wave = lc.load(clean_path+wave_name,sr=16000)[0]
# stft变换
noisy_spec = lc.stft(noisy_wave, n_fft=512, hop_length=160, win_length=400, window='hann')
clean_spec = lc.stft(clean_wave, n_fft=512, hop_length=160, win_length=400, window='hann')
# 定义一个figure，通俗讲就是一个窗口
figure = plt.figure()
# 在这一个窗口中添加子图
axe_1 = figure.add_subplot(221)
axe_2 = figure.add_subplot(222)
axe_3 = figure.add_subplot(223)
axe_4 = figure.add_subplot(224)
# 给子图添加名称并绘制
axe_1.set_title('noisy_spec')
temp = axe_1.pcolormesh(y_axis, x_axis, np.abs(noisy_spec)) # 绘图
figure.colorbar(temp, ax=axe_1) # 给子图添加颜色渐变条
axe_2.set_title('clean_spec')
temp = axe_2.pcolormesh(y_axis, x_axis, np.abs(clean_spec))
figure.colorbar(temp, ax=axe_2)
axe_3.set_title('noisy_wave')
axe_3.plot(np.arange(len(noisy_wave))/fs, noisy_wave)
axe_4.set_title('noisy_wave')
axe_4.plot(np.arange(len(clean_wave))/fs, clean_wave)
plt.tight_layout() # 设置布局
plt.show() # 显示
windows下使用librosa导入wav文件出现NoBackendError
pip install ffmpeg或conda install ffmpeg即可
