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我正在尝试使用 librosa 库来计算我的时间序列的 MFCC。时间序列直接来自以 50 Hz 采样率从设备收集的数据。

有人可以帮助澄清我可以为 n_fft、hop_length、win_length 和 window 使用哪些值？以及它们的意义？

提前致谢

我已经加载了一个音频文件，在 python 中使用 Librosa 提取了 Mels 功能：

想知道如果我只提供 mels co eff 是否有办法取回 WAV 文件，并且我知道 n_mels=128, sr=44100

我计算给定声音文件的 fft 并得到一个形状的数组，例如 (100,257) 具有 100 行和 257 个频率箱。我想用它作为神经网络的输入向量，但在我想用 librosa lib 标准化之前

https://librosa.github.io/librosa/generated/librosa.util.normalize.html#librosa.util.normalize

那么我应该对axis = 0或axis = 1进行标准化吗？axis=0 对在行上聚合的列进行归一化，axis=1 对每一行进行归一化，或者我应该对独立于行和列的每个值进行归一化？

我安装了 Jython 2.7.1 并想让 librosa 工作以使他们的 mfcc 转换工作。我在安装它时遇到了问题，因为它似乎依赖于使用 C 但 Jpython 不使用 C 的 numpy。我发现 JyNi 作为中间层来让它工作。我能得到任何安装指导吗？（对于 mac osx）

问候

我正在尝试运行 wavenet 实现（使用 tensorflow + librosa）。但是，我一直遇到错误“无法导入名称'NUMPY_MKL'”。

我已经安装了 tensorflow、numpy+mk1、scipy 和 librosa。Tensorflow 本身加载正常，但是当我运行使用 librosa 的 wavenet 实现时会触发错误。

我的规格/详细信息：Python 3.5.2 Numpy+MK1 (numpy-1.13.1+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl) Scipy (scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl) Windows 10 x64 Nvidia CUDA v8.0 (cudnn 5.1)

希望你能帮忙。完整的错误日志如下：

我想.mp3在 DSX 中处理文件以进行音乐信息检索。librosa为此，我在 python 中使用库。但.mp3由于没有ffmpeg. 有没有办法在 DSX 中安装或在 DSX 中加载文件的ffmpeg任何其他方法？.mp3

我尝试使用以下代码绘制图表：

结果我得到了这样的图表：

.

否则，我应该及时绘制x坐标轴和分贝y坐标轴的图表。我应该怎么做才能做到这一点？

我用这段代码创建了一个频谱图：

我应该怎么做才能从此图中提取 times 数组和 db 数组？ （.csv 输出需要它）

我是 LibROSA 的新手，想知道如何加载非默认文件？

我无法使用自定义文件路径在 librosa 中创建 mel 频谱图。

我正在关注此文档： https ://librosa.github.io/librosa/generated/librosa.feature.melspectrogram.html

我看过这个堆栈溢出帖子： 使用 Librosa 生成的频谱图看起来与 Kaldi 不一致？

然而，这些都没有帮助我解决我的问题。

有人可以告诉我如何修复此代码，以便正确显示梅尔谱图并将其保存为 jpg 文件吗？谢谢！