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梅尔频谱(Mel spectrum)简介及Python实现
- 1. 梅尔频谱(Mel spectrum)简介
- 2. Python可视化测试
- 3.频谱可视化
- 3.1 Mel 频谱可视化
- 3.2 STFT spectrum
- 参考文献资料
1. 梅尔频谱(Mel spectrum)简介
在信号处理上,声信号(噪声信号)是一种重要的传感监测手段。对于语音分类任务,常常采用梅尔频谱作为信号处理手段,将信号变成spectrum的图片形式。作为一种重要的语音信号处理包,librosa包通过内置函数能够很快的将原始音频信号处理为梅尔频谱图。
2. Python可视化测试
下面是一个将一段旋转机械支座采集的噪声信号可视化的代码:
内置函数的参数如下:
参数:
- path :音频文件的路径。
- sr :采样率,如果为“None”使用音频自身的采样率
- mono :bool,是否将信号转换为单声道
- offset :float,在此时间之后开始阅读&#