因为之前下载的比较慢，所以试着把librosa安装包上传，希望能解决下载慢的问题！使用source安装时即可下载，版本0.7.0。

使用tensoflow2搭建神经网络进行歌曲分类，使用librosa进行歌曲信号的特征提取

_ __ ___ _ _ __ _ ___ _ __ | '_ ` _ \| | | |/ _` |/ _ \ '_ \ | | | | | | |_| | (_| | __/ | | | |_| |_| |_|\__,_|\__, |\___|_| |_| |___/ 基于节奏的音乐视频生成器 用它来集思广益AMV，蒙太奇等等！ 。 内置程序化视频编辑和音频分析。 基本策略 提供一个音频文件和一组视频文件。 执行节奏分析以识别节拍位置。 生成一组与节拍相对应的随机视频片段。 丢弃具有场景变化，可检测的文本（例如，字幕）或低对比度（即纯色，非常暗的场景）的片段。 按顺序组合片段，叠加音频，然后输出结果音乐视频。 要求 一个Python 3.7+虚拟环境。 建议使用 。 可选的： 用于文本检测功能。

1.对语音数据归一化 如16000hz的数据，会将每个点/32768 2.计算窗函数：（*注意librosa中不进行预处理） 3.进行数据扩展填充，他进行的是镜像填充（”reflect”) 如原数据为 12345 -》 填充为4的，左右各填充4 即：5432123454321 即：5432-12345-4321 4.分帧 5.加窗：对每一帧进行加窗， 6.进行fft傅里叶变换 librosa中fft计算，可以使用.net中的System.Numerics MathNet.Numerics.IntegralTransforms.Fourier.Forward(FFT_frame, Fourier

解放军 用于音乐和音频分析的python软件包。 文献资料 有关完整的参考手册和入门教程，请参见 。 安装 PyPI上提供了最新的稳定版本，您可以通过说出它来安装 pip install librosa Anaconda用户可以使用conda-forge安装： conda install -c conda-forge librosa 要从源代码构建librosa，请说python setup.py build 。 然后，要安装librosa，请说python setup.py install 。 如果一切顺利，您应该能够在examples/下执行演示脚本（OS X用户应遵循下面给出的安装指南

歌声合成、音乐基础教程

介绍 该数据集包含来自10个类别的城市声音的8732个标记的声音摘录（<= 4s）：空调，汽车喇叭，儿童玩耍，狗吠，钻探，enginge_idling，gun_shot，手提钻，警笛和street_music。 这些类别是根据城市声音分类法得出的。 有关数据集及其编译方式的详细说明，请参阅我们的论文。 所有摘录均取自上传到现场录音。 这些文件已预先排序为十折（名为fold1-fold10的文件夹），以帮助复制和比较上面文章中报告的自动分类结果。 除声音摘录外，还提供了一个CSV文件，其中包含有关每个摘录的元数据。 数据集链接-https: 方法 1.有3种基本方法可以从音频文件中提取特征：a）使用音频文件的mffcs数据b）使用音频的频谱图图像，然后将其转换为数据点（就像对图像所做的那样）。 使用Librosa的mel_spectogram函数可以轻松完成此操作。c）结合两个功能以构建

python：librosa的安装-附件资源

今天小编就为大家分享一篇对python中Librosa的mfcc步骤详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

librosa_display_specshow.py