读 wav 音频画 mel 频谱图（python）

代码功能：

读取wav音频文件
以10s为一个单位截取音频，只截取每个音频的前60s
调用librosa音频处理函数对10s音频进行mel频谱操作
调用Matplotlib图像处理函数进行频谱图的绘画

import numpy as np
import glob
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2path_dir = 'C:/Users/Chengguo/Desktop/声音_行为/wav/'
for path in glob.glob(path_dir+"*.wav"):# path = "C:/Users/Chengguo/Desktop/声音_行为/wav/尖叫.wav"# print(path)for i in range(50):y, sr = librosa.load(path,sr=None,offset=i*1.0, duration=1.0)#librosa.ex('trumpet'))#声音强度、声音采样频率# print(len(y),sr)# plt.figure(figsize=(16,6))# librosa.display.waveplot(y, sr=sr)# plt.title('Signal');# plt.xlabel('Time (samples)')# plt.ylabel('Amplitude')'''FFT变换'''# n_fft = 2048# ft = np.abs(librosa.stft(y[:n_fft], hop_length = n_fft+1))# plt.figure()# plt.plot(ft);# plt.title('Spectrum');# plt.xlabel('Frequency Bin');# plt.ylabel('Amplitude');'''stft频谱变换'''# spec = np.abs(librosa.stft(y, hop_length=512))# spec = librosa.amplitude_to_db(spec, ref=np.max)# plt.figure(figsize=(16,6))# librosa.display.specshow(spec, sr=sr, x_axis='time', y_axis='log');# plt.colorbar(format='%+2.0f dB');# plt.title('Spectrogram');'''Mel频谱变换'''mel_spect = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_fft=2048, hop_length=1024)mel_spect = librosa.power_to_db((mel_spect), ref=np.max)plt.figure(figsize=(16,8))# kernel = np.ones((3,3),np.uint8)  ,# mel_spect = cv2.morphologyEx(mel_spect, cv2.MORPH_OPEN, kernel)librosa.display.TimeFormatter(lag=True)mel_img=librosa.display.specshow(mel_spect, y_axis='mel', x_axis='s')#, fmax=8000plt.title(f'Mel-Spectrogram-{i*1}')plt.colorbar(mel_img,format='%+2.0f dB')plt.savefig(f"{path[:-4]}/Log-Mel-Spectrogram-{i*1}.png")plt.close()

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