librosa 音频分析_librosa计算语音分贝

该篇博文是对librosa能量_librosa语音信号处理重新编辑

读取音频

读取音频文件。默认采样率是22050，如果要保留音频的原始采样率，使用sr = None。

y, sr = librosa.load(path, sr=22050, mono=True, offset=0.0, duration=None)
# 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(以秒为单位)
# duration：float，持续时间,仅加载这么多的音频(以秒为单位)
# y：音频时间序列
# sr：音频的采样率

1
2
3
4
5
6
7
8
9

重采样

重新采样从orig_sr到target_sr的时间序列

y_hat = librosa.resample(y, orig_sr, target_sr, fix=True, scale=False)
# y：音频时间序列。可以是单声道或立体声。
# orig_sr：y的原始采样率
# target_sr：目标采样率
# fix：bool，调整重采样信号的长度，使其大小恰好为 $\frac{len(y)}{orig\_sr}*target\_sr =t*target\_sr$
# scale：bool，缩放重新采样的信号，以使y和y_hat具有大约相等的总能量。
# y_hat：重采样之后的音频数组
1
2
3
4
5
6
7

读取时长

计算时间序列的的持续时间(以秒为单位)

d = librosa.get_duration(y=None, sr=22050, S=None, n_fft=2048, hop_length=512, center=True, filename=None)
# y：音频时间序列
# sr：y的音频采样率
# S：STFT矩阵或任何STFT衍生的矩阵(例如，色谱图或梅尔频谱图)。根据频谱图输入计算的持续时间仅在达到帧分辨率之前才是准确的。如果需要高精度，则最好直接使用音频时间序列。
# n_fft：S的 FFT窗口大小
# hop_length：S列之间的音频样本数
# center ：布尔值 如果为True，则S [:, t]的中心为y [t * hop_length]如果为False，则S [:, t]从y[t * hop_length]开始
# filename：如果提供，则所有其他参数都将被忽略，并且持续时间是直接从音频文件中计算得出的。
# d：持续时间(以秒为单位)
1
2
3
4
5
6
7
8
9

读取采样率

sr = librosa.get_samplerate(path)
1

写音频

将时间序列输出为.wav文件

librosa.output.write_wav(path, y, sr, norm=False)
# path：保存输出wav文件的路径
# y：音频时间序列。
# sr：y的采样率
# norm：bool，是否启用幅度归一化。将数据缩放到[-1，+1]范围。
1
2
3
4
5

在0.8.0以后的版本，librosa都会将这个函数删除，推荐用以下函数soundfile.write：

importsoundfile
soundfile.write(file, data, samplerate)
# file：保存输出wav文件的路径
# data：音频数据
# samplerate：采样率
1
2
3
4
5

过零率

计算音频时间序列的过零率。

zcr = librosa.feature.zero_crossing_rate(y, frame_length = 2048, hop_length = 512, center = True)
# y：音频时间序列
# frame_length：帧长
# hop_length：帧移
# center：bool，如果为True，则通过填充y的边缘来使帧居中。
# zcr：zcr[0，i]是第i帧中的过零率
1
2
3
4
5
6

应用：

y, sr =librosa.load(librosa.util.example_audio_file())
print(librosa.feature.zero_crossing_rate(y))

#array([[ 0.134, 0.139, ..., 0.387, 0.322]])
1
2
3
4

波形图

绘制波形的幅度包络线

librosa.display.waveplot(y, sr=22050, x_axis='time', offset=0.0, ax=None)
# y：音频时间序列
# sr：y的采样率
# x_axis：str {'time'，'off'，'none'}或None，如果为“时间”，则在x轴上给定时间刻度线。
# offset：水平偏移(以秒为单位)开始波形图
1
2
3
4
5

应用：

importlibrosa.displayimportmatplotlib.pyplot as plt
y, sr= librosa.load(librosa.util.example_audio_file(), duration=10)
librosa.display.waveplot(y, sr=sr)
plt.show()
1
2
3
4

短时傅里叶变换

短时傅立叶变换(STFT)，返回一个复数矩阵使得D(f,t)，复数的实部：np.abs(D(f,t))频率的振幅；复数的虚部：np.angle(D(f,t))频率的相位

STFT = librosa.stft(y, n_fft=2048, hop_length=None, win_length=None, window='hann', center=True, dtype=np.complex64, pad_mode='reflect')
# y：音频时间序列
# n_fft：FFT窗口大小，n_fft=hop_length+overlapping
# hop_length：帧移，如果未指定，则默认win_length / 4。
# win_length：每一帧音频都由window()加窗。窗长win_length，然后用零填充以匹配N_FFT。默认win_length=n_fft。
# window：字符串，元组，数字，函数 shape =(n_fft, )窗口(字符串，元组或数字)；窗函数，例如scipy.signal.hanning，长度为n_fft的向量或数组
# center：bool 如果为True，则填充信号y，以使帧 D [:, t]以y [t * hop_length]为中心。如果为False，则D [:, t]从y [t * op_length]开始
# dtype：D的复数值类型。默认值为64-bit complex复数
# pad_mode：如果center = True，则在信号的边缘使用填充模式。默认情况下，STFT使用reflection padding。
# STFT矩阵，shape =(1 + $\frac{n_{fft} }{2}$，t)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

短时傅里叶逆变换

短时傅立叶逆变换(ISTFT)，将复数值D(f,t)频谱矩阵转换为时间序列y，窗函数、帧移等参数应与stft相同

y = librosa.istft(stft_matrix, hop_length=None, win_length=None, window='hann', center=True, length=None)
# stft_matrix：经过STFT之后的矩阵
# hop_length：帧移，默认为$\frac{win_{length}}{4}$
# win_length：窗长，默认为n_fft
# window：字符串，元组，数字，函数或shape = (n_fft, )窗口(字符串，元组或数字)窗函数，例如scipy.signal.hanning长度为n_fft的向量或数组
# center：bool如果为True，则假定D具有居中的帧如果False，则假定D具有左对齐的帧
# length：如果提供，则输出y为零填充或剪裁为精确长度音频
# y：时域信号
1
2
3
4
5
6
7
8

幅度转dB

将幅度频谱转换为dB标度频谱。也就是对S取对数。与这个函数相反的是librosa.db_to_amplitude(S)

S1 = librosa.amplitude_to_db(S, ref=1.0)
# S：输入幅度
# ref：参考值，振幅abs(S)相对于ref进行缩放，$20*log_{10}(\frac{S}{ref})$
# S1: 单位dB
1
2
3
4

功率转dB

将功率谱(幅度平方)转换为分贝(dB)单位，与这个函数相反的是librosa.db_to_power(S)

S1 = librosa.core.power_to_db(S, ref=1.0)
# S：输入功率
# ref：参考值，振幅abs(S)相对于ref进行缩放，$10*log_{10}(\frac{S}{ref})$
# S1: dB为单位的S
1
2
3
4

应用

importlibrosa.displayimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt
y, sr=librosa.load(librosa.util.example_audio_file())
S=np.abs(librosa.stft(y))print(librosa.power_to_db(S ** 2))#array([[-33.293, -27.32 , ..., -33.293, -33.293],#[-33.293, -25.723, ..., -33.293, -33.293],#...,#[-33.293, -33.293, ..., -33.293, -33.293],#[-33.293, -33.293, ..., -33.293, -33.293]], dtype=float32)
plt.figure()
plt.subplot(2, 1, 1)
librosa.display.specshow(S** 2, sr=sr, y_axis='log') #从波形获取功率谱图
plt.colorbar()
plt.title('Power spectrogram')
plt.subplot(2, 1, 2)#相对于峰值功率计算dB, 那么其他的dB都是负的，注意看后边cmp值
librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(S ** 2, ref=np.max),
sr=sr, y_axis='log', x_axis='time')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Log-Power spectrogram')
plt.set_cmap("autumn")
plt.tight_layout()
plt.show()


1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

频谱图

所有频率类型均以Hz为单位绘制

librosa.display.specshow(data, x_axis=None, y_axis=None, sr=22050, hop_length=512)
# data：要显示的矩阵
# sr：采样率
# hop_length：帧移
# x_axis 、y_axis：x和y轴的范围
# 频率类型
# 'linear'，'fft'，'hz'：频率范围由FFT窗口和采样率确定
# 'log'：频谱以对数刻度显示
# 'mel'：频率由mel标度决定
# 时间类型
# time：标记以毫秒，秒，分钟或小时显示。值以秒为单位绘制。
# s：标记显示为秒。
# ms：标记以毫秒为单位显示。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

应用

importlibrosa.displayimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt
y, sr=librosa.load(librosa.util.example_audio_file())
plt.figure()
D= librosa.amplitude_to_db(np.abs(librosa.stft(y)), ref=np.max)
plt.subplot(2, 1, 1)
librosa.display.specshow(D, y_axis='linear')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('线性频率功率谱')
plt.subplot(2, 1, 2)
librosa.display.specshow(D, y_axis='log')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('对数频率功率谱')
plt.show()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

Mel滤波器组

创建一个滤波器组矩阵以将FFT合并成Mel频率

melfb = librosa.filters.mel(sr, n_fft, n_mels=128, fmin=0.0, fmax=None, htk=False, norm=1)
# sr：输入信号的采样率
# n_fft：FFT组件数
# n_mels：产生的梅尔带数
# fmin：最低频率(Hz)
# fmax：最高频率(以Hz为单位)。如果为None，则使用fmax = sr / 2.0
# norm：{None，1，np.inf} [标量]如果为1，则将三角mel权重除以mel带的宽度(区域归一化)。否则，保留所有三角形的峰值为1.0
# melfb :Mel变换矩阵
1
2
3
4
5
6
7
8

应用

melfb = librosa.filters.mel(22050, 2048)#array([[ 0. , 0.016, ..., 0. , 0. ],#[ 0. , 0. , ..., 0. , 0. ],#...,#[ 0. , 0. , ..., 0. , 0. ],#[ 0. , 0. , ..., 0. , 0. ]])
importmatplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
librosa.display.specshow(melfb, x_axis='linear')
plt.ylabel('Mel filter')
plt.title('Mel filter bank')
plt.colorbar()
plt.tight_layout()
plt.show()
1
2
3
4
5
6
7
8
9

计算Mel scaled 频谱

如果提供了频谱图输入S，则通过mel_f.dot(S)将其直接映射到mel_f上。如果提供了时间序列输入y，sr，则首先计算其幅值频谱S，然后通过mel_f.dot(S ** power)将其映射到mel scale上 。默认情况下，power= 2在功率谱上运行。

tt = librosa.feature.melspectrogram(y=None, sr=22050, S=None, n_fft=2048, hop_length=512, win_length=None, window='hann',center=True, pad_mode='reflect', power=2.0)
# y：音频时间序列
# sr：采样率
# S：频谱
# n_fft：FFT窗口的长度
# hop_length：帧移
# win_length：窗口的长度为win_length，默认win_length = n_fft
# window：字符串，元组，数字，函数或shape =(n_fft, )窗口函数，例如 scipy.signal.hanning长度为n_fft的向量或数组
# center：bool 如果为True，则填充信号y，以使帧 t以y [t * hop_length]为中心。如果为False，则帧t从y [t * hop_length]开始
# power：幅度谱的指数。例如1代表能量，2代表功率，等等
# n_mels：滤波器组的个数 1288
# fmax：最高频率
# tt: Mel频谱shape=(n_mels, t)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

方法一

importlibrosa.displayimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt
y, sr=librosa.load(librosa.util.example_audio_file())#方法一：使用时间序列求Mel频谱
print(librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr))#array([[ 2.891e-07, 2.548e-03, ..., 8.116e-09, 5.633e-09],#[ 1.986e-07, 1.162e-02, ..., 9.332e-08, 6.716e-09],#...,#[ 3.668e-09, 2.029e-08, ..., 3.208e-09, 2.864e-09],#[ 2.561e-10, 2.096e-09, ..., 7.543e-10, 6.101e-10]])

1
2
3
4

方法二：使用stft频谱求Mel频谱

D = np.abs(librosa.stft(y)) ** 2 #stft频谱
S = librosa.feature.melspectrogram(S=D) #使用stft频谱求Mel频谱
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(S, ref=np.max),
y_axis='mel', fmax=8000, x_axis='time')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Mel spectrogram')
plt.tight_layout()
plt.show()
1
2
3
4
5
6
7
8
9

提取Log-Mel Spectrogram 特征

Log-Mel Spectrogram特征是目前在语音识别和环境声音识别中很常用的一个特征，由于CNN在处理图像上展现了强大的能力，使得音频信号的频谱图特征的使用愈加广泛，甚至比MFCC使用的更多。在librosa中，Log-Mel Spectrogram特征的提取只需几行代码：

importlibrosa
y, sr= librosa.load('./train_nb.wav', sr=16000)#提取 mel spectrogram feature
melspec = librosa.feature.melspectrogram(y, sr, n_fft=1024, hop_length=512, n_mels=128)
logmelspec= librosa.amplitude_to_db(melspec) #转换到对数刻度
print(logmelspec.shape) #(128, 65)
1
2
3
4
5

可见，Log-Mel Spectrogram特征是二维数组的形式，128表示Mel频率的维度(频域)，64为时间帧长度(时域)，所以Log-Mel Spectrogram特征是音频信号的时频表示特征。其中，n_fft指的是窗的大小，这里为1024；hop_length表示相邻窗之间的距离，这里为512，也就是相邻窗之间有50%的overlap；n_mels为mel bands的数量，这里设为128。

提取MFCC系数

MFCC特征是一种在自动语音识别和说话人识别中广泛使用的特征。关于MFCC特征的详细信息，有兴趣的可以参考博客http:// blog.csdn.net/zzc15806/article/details/79246716。在librosa中，提取MFCC特征只需要一个函数：

mfccs  = librosa.feature.mfcc(y=None, sr=22050, S=None, n_mfcc=20, dct_type=2, norm='ortho', **kwargs)
# y：音频数据
# sr：采样率
# S：np.ndarray，对数功能梅尔谱图
# n_mfcc：int>0，要返回的MFCC数量
# dct_type：None, or {1, 2, 3}  离散余弦变换(DCT)类型。默认情况下，使用DCT类型2。
# norm： None or ‘ortho’ 规范。如果dct_type为2或3，则设置norm =’ortho’使用正交DCT基础。 标准化不支持dct_type = 1。
# mfccs ： MFCC序列
1
2
3
4
5
6
7
8

应用

importlibrosa
y, sr= librosa.load('./train_nb.wav', sr=16000)#提取 MFCC feature
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40)print(mfccs.shape) #(40, 65)
1
2
3

线性谱、梅尔谱、对数谱：经过FFT变换后得到语音数据的线性谱，对线性谱取Mel系数，得到梅尔谱；对线性谱取对数，得到对数谱。