自定义类以及方法（函数），使用librosa实现语音文件的读入，写出，并画出mfcc图

Question

1.自定义类以及方法（函数），分别实现语音文件读入，写出（提示：使用librosa工具包）。
2.自定义类以及方法，将读入的语音信号进行分析，画出mfcc图，画出语音信号的语谱图。
将1和2的类封装成包，调用要求1和2写好的类及方法，处理wav格式的语音文件。
将实现语音文件读入和分析读入的语音信号画出mfcc图写出的类封装成包，调用写好的类及方法，处理wav格式的语音文件。
自定义类以及方法（函数），使用librosa工具包分别实现语音文件读入，写出

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

1. 编写一个自定义类或方法（函数），使用librosa工具包实现语音文件的读入和写出功能。

提示： - 通过调用librosa库的load函数，可以读入语音文件。load函数返回一个tuple，第一个元素是语音信号的numpy数组，第二个元素是采样率。 - 通过调用librosa库的output.write_wav函数，可以将语音信号写入文件。write_wav函数需要指定输出文件的路径、语音信号的numpy数组和采样率。

以下是一个示例代码：

import librosa

def read_audio(file_path):
    audio, sr = librosa.load(file_path)
    return audio, sr

def write_audio(file_path, audio, sr):
    librosa.output.write_wav(file_path, audio, sr)

1. 编写一个自定义类或方法（函数），使用librosa工具包对读入的语音信号进行分析，并画出mfcc图和语谱图。

提示： - 通过调用librosa库的feature.mfcc函数，可以计算语音信号的MFCC特征。mfcc函数需要指定语音信号的numpy数组和采样率。 - 通过调用librosa库的display.specshow函数，可以将语谱图绘制出来。specshow函数需要指定语谱图的numpy数组和采样率。

以下是一个示例代码：

import librosa
import librosa.display

def analyze_audio(audio, sr):
    mfcc = librosa.feature.mfcc(audio, sr)
    spectrogram = librosa.amplitude_to_db(librosa.stft(audio), ref=np.max)
    return mfcc, spectrogram

def plot_mfcc(mfcc):
    librosa.display.specshow(mfcc)
    plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
    plt.title('MFCC')
    plt.show()

def plot_spectrogram(spectrogram, sr):
    librosa.display.specshow(spectrogram, sr=sr, x_axis='time', y_axis='log')
    plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
    plt.title('Spectrogram')
    plt.show()

1. 将步骤1和步骤2中编写的类封装成一个包，并调用封装好的类和方法来处理.wav格式的语音文件。

提示： - 可以将步骤1和步骤2中的函数放在一个自定义的模块中，然后将该模块打包成一个包。 - 在调用包中的函数时，可以先通过步骤1中的函数读入语音文件，然后再将读入的语音信号作为参数传递给步骤2中的函数进行分析和绘图。

以下是一个示例代码： 项目结构：

my_package/
    __init__.py
    audio_utils.py
    analyze_utils.py

init.py文件内容为空。

audio_utils.py文件内容：

import librosa

def read_audio(file_path):
    audio, sr = librosa.load(file_path)
    return audio, sr

def write_audio(file_path, audio, sr):
    librosa.output.write_wav(file_path, audio, sr)

analyze_utils.py文件内容：

import librosa
import librosa.display

def analyze_audio(audio, sr):
    mfcc = librosa.feature.mfcc(audio, sr)
    spectrogram = librosa.amplitude_to_db(librosa.stft(audio), ref=np.max)
    return mfcc, spectrogram

def plot_mfcc(mfcc):
    librosa.display.specshow(mfcc)
    plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
    plt.title('MFCC')
    plt.show()

def plot_spectrogram(spectrogram, sr):
    librosa.display.specshow(spectrogram, sr=sr, x_axis='time', y_axis='log')
    plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
    plt.title('Spectrogram')
    plt.show()

调用包中的函数示例代码：

from my_package.audio_utils import read_audio, write_audio
from my_package.analyze_utils import analyze_audio, plot_mfcc, plot_spectrogram

file_path = 'path/to/audio.wav'
audio, sr = read_audio(file_path)
mfcc, spectrogram = analyze_audio(audio, sr)
plot_mfcc(mfcc)
plot_spectrogram(spectrogram, sr)

1. 实现语音文件读入和对读入语音进行分析后画出mfcc图的类封装成一个包，并调用封装好的类和方法来处理.wav格式的语音文件。

提示： - 可以将步骤1和步骤2中的函数放在一个自定义的类中，然后将该类与对应的方法打包成一个包。 - 在使用包中的类时，可以先通过类中的读取语音文件的方法读入语音文件，然后再调用类中的分析方法和绘图方法进行绘图。

以下是一个示例代码： 项目结构：

my_package/
    __init__.py
    audio_analyzer.py

init.py文件内容为空。

audio_analyzer.py文件内容：

import librosa
import librosa.display

class AudioAnalyzer:
    def __init__(self, file_path):
        self.file_path = file_path

    def read_audio(self):
        audio, sr = librosa.load(self.file_path)
        self.audio = audio
        self.sr = sr

    def analyze_audio(self):
        mfcc = librosa.feature.mfcc(self.audio, self.sr)
        spectrogram = librosa.amplitude_to_db(librosa.stft(self.audio), ref=np.max)
        self.mfcc = mfcc
        self.spectrogram = spectrogram

    def plot_mfcc(self):
        librosa.display.specshow(self.mfcc)
        plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
        plt.title('MFCC')
        plt.show()

    def plot_spectrogram(self):
        librosa.display.specshow(self.spectrogram, sr=self.sr, x_axis='time', y_axis='log')
        plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
        plt.title('Spectrogram')
        plt.show()

调用包中的类示例代码：

from my_package.audio_analyzer import AudioAnalyzer

file_path = 'path/to/audio.wav'
analyzer = AudioAnalyzer(file_path)
analyzer.read_audio()
analyzer.analyze_audio()
analyzer.plot_mfcc()
analyzer.plot_spectrogram()

1. 编写一个自定义类或方法（函数），使用librosa工具包分别实现语音文件的读入和写出功能。

提示： - 可以分别编写两个函数，一个函数用于读入语音文件，另一个函数用于写出语音文件。 - 通过调用librosa库的load函数，可以读入语音文件。load函数返回一个tuple，第一个元素是语音信号的numpy数组，第二个元素是采样率。 - 通过调用librosa库的output.write_wav函数，可以将语音信号写入文件。write_wav函数需要指定输出文件的路径、语音信号的numpy数组和采样率。

以下是一个示例代码：

import librosa

def read_audio(file_path):
    audio, sr = librosa.load(file_path)
    return audio, sr

def write_audio(file_path, audio, sr):
    librosa.output.write_wav(file_path, audio, sr)

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^