1.绘制语谱图

为方便使用，现将同学唐维康的代码做出如下修正，封装成类，可以灵活调用

@作者:kingback@文件名称:MySpec.py@IDE:PyCharm@文件创建时间:2021-04-24 22:00：08@月份:4月import librosa
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltclass MySpec(object):def __init__(self,filename,wlen,inc):#参数预定义self.filename=filenameself.wlen=wlenself.inc=incself.nfft=self.wlenself.win=self.hanning_window(self.wlen)# 计算每帧对应的时间def FrameTimeC(self,frameNum, frameLen, inc, fs):ll = np.array([i for i in range(frameNum)])return ((ll - 1) * inc + frameLen / 2) / fs# 分帧函数def enframe(self,x, win, inc=None):nx = len(x)if isinstance(win, list) or isinstance(win, np.ndarray):nwin = len(win)nlen = nwin  # 帧长=窗长elif isinstance(win, int):nwin = 1nlen = win  # 设置为帧长if inc is None:inc = nlennf = (nx - nlen + inc) // incframeout = np.zeros((nf, nlen))indf = np.multiply(inc, np.array([i for i in range(nf)]))for i in range(nf):frameout[i, :] = x[indf[i]:indf[i] + nlen]if isinstance(win, list) or isinstance(win, np.ndarray):frameout = np.multiply(frameout, np.array(win))return frameout# 加窗def hanning_window(self,N):nn = [i for i in range(N)]return 0.5 * (1 - np.cos(np.multiply(nn, 2 * np.pi) / (N - 1)))# 短时傅里叶变换def STFFT(self,x, win, nfft, inc):xn = self.enframe(x, win, inc)xn = xn.Ty = np.fft.fft(xn, nfft, axis=0)return y[:nfft // 2, :]#自己画语谱图的主函数def demain(self):data,fs=librosa.load(self.filename,sr=None,mono=False)      # sr=None声音保持原采样频率， mono=False声音保持原通道数y = self.STFFT(data, self.win, self.nfft, self.inc)FrequencyScale = [i * fs / self.wlen for i in range(self.wlen // 2)]  # 频率刻度frameTime = self.FrameTimeC(y.shape[1], self.wlen, self.inc, fs)  # 每帧对应的时间LogarithmicSpectrogramData = 10 * np.log10((np.abs(y) * np.abs(y)))  # 取对数后的数据plt.pcolormesh(frameTime, FrequencyScale, LogarithmicSpectrogramData)plt.colorbar()# plt.savefig('语谱图22.png')plt.show()

2.调用方式

from MySpec import MySpec......其他代码省略filename="I:/王延凯新建LibriVox数据集(3s)/english/english.2br02b_1_vonnegut_64kb_0.wav"
wlen=512
inc=256mySpec=MySpec(filename,wlen,inc)
mySpec.demain()

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