librosa 音频处理库_librosa.amplitude_to_db

1. 名词解释

2. 音频处理的流程

通过使用窗口函数将长短不一的音频分割成大小相同的音频片段。(默认采样率22050Hz)。

音频分帧一般有两种不同的方式:采样点和时间

方式一：(帧描述方式)使用2048((20481000ms)/22050=93ms)个采样点，前后两个窗的重叠5123采样点。
方式二：(时间描述方式)使用 93ms 的帧长、23ms 的帧移(hop_length)，以及周期性的 Hann 窗口对语音进行分帧。

常用的操作

#这是一个窗口大小为window_size，连续窗口的重叠部分为window_size/2
def windows(audio, window_size):
    start = 0
    while start < len(audio):
        #len(audio)是一个音频文件的总样本点数。
        yield start, start + window_size #取出长度为window_size的样本点下标索引
        start += (window_size / 2) #计算下一个分割片段的起始位置

计算每一帧mel声谱图。

signal = audio[0,2048] #(audio[0,2048] 表示图中的分割的1片段
#下面一行计算分割片段audio[0,2048]的64阶mel谱
#sr表示采样率,表示一秒采样多少个样本点。
#n_fft表示短时傅里叶变化用到的连续的样本点个数
#hop_length:连续两个傅里叶变化的重叠样本点个数
melspec = librosa.feature.melspectrogram(signal, sr=22050,
                                    n_fft=2048, 
                                    hop_length=512, 
                                    n_mels = 64) 
logspec = librosa.amplitude_to_db(melspec)#计算log mel

#本代码计算将一个原始音频文件分割成等大小的片段，
#然后计算每一个片段的og mel_sepctrogram.
for (start,end) in windows(audio,window_size):
              #(1)此处是为了是将大小不一样的音频文件用大小window_size，
              #stride=window_size/2的窗口，分割为等大小的时间片段。
              #(2)计算每一个分割片段的log mel_sepctrogram.
                if(end<= len(audio)): #最后不够一个窗口的样本点舍去
                    signal = audio[start:end] #分割的音频帧(图中的1，2，3，4，5，6)
                    melspec = librosa.feature.melspectrogram(signal, n_mels = 64) #计算每个分割片段的mel谱
                    logspec = librosa.amplitude_to_db(melspec)#计算log mel 谱

参考：文献

github
doc
librosa paper
博客

librosa 音频处理库 - 简书