如何将Librosa频谱图保存为特定大小的图像？

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介绍

Librosa是一个基于Python的库，用于分析、处理音频信号。它提供了一系列用于处理音频信号的函数，以及用于可视化音频信号的工具。Librosa支持多种格式的音频，包括WAV、MP3等。

在音频处理项目中，可视化音频信号是非常重要的。Librosa提供了方便的工具来创建图像，同时节省编写代码的时间。在这篇文章中，我们将探讨如何将Librosa频谱图保存为特定大小的图像。

步骤

为了将Librosa频谱图保存为特定大小的图像，我们需要完成以下步骤：

读取音频文件
计算音频的声谱图
创建图像
调整图像大小
保存图像

让我们分别看一看。

1. 读取音频文件

首先，我们需要读取音频文件。我们可以使用Librosa的load()函数来读取。下面是一个使用load()函数读取音频文件的例子：

import librosa

audio_file = 'audio_file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file)

其中，y是一维的音频信号数据，sr是采样率。

2. 计算音频的声谱图

接下来，我们需要计算音频的声谱图。我们可以使用Librosa的stft()函数来计算音频的短时傅里叶变换，从而得到声谱图。下面是一个使用stft()函数计算声谱图的例子：

import librosa
import numpy as np

audio_file = 'audio_file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file)

# 计算音频的短时傅里叶变换
hop_length = 512
n_fft = 2048
D = np.abs(librosa.stft(y, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length))

其中，n_fft参数是傅里叶变换的窗口大小，hop_length参数表示窗口跳步的大小。D是求得的幅度谱，D.shape是(n_fft/2+1, t)。

3. 创建图像

现在，我们已经得到了声谱图，接下来我们需要将其可视化为图像。我们可以使用matplotlib库来创建图像。下面是一个使用matplotlib库创建图像的例子：

import librosa
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

audio_file = 'audio_file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file)

# 计算音频的短时傅里叶变换
hop_length = 512
n_fft = 2048
D = np.abs(librosa.stft(y, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length))

# 创建图像
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(D, ref=np.max),
                         y_axis='linear', x_axis='time', cmap='gray_r')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.tight_layout()
plt.show()

在上面的代码中，我们使用plt.figure()函数创建图像窗口，并指定图片大小为10×4英寸。librosa.display.specshow()函数将声谱图数据显示为图像。我们使用librosa.amplitude_to_db()将线性幅度谱转换为分贝幅度谱。

4. 调整图像大小

现在，我们已经可以成功地创建图像了。接下来，我们需要调整图像大小。我们可以使用Pillow库来调整图像大小。下面是一个使用Pillow库调整图像大小的例子：

import librosa
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

audio_file = 'audio_file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file)

# 计算音频的短时傅里叶变换
hop_length = 512
n_fft = 2048
D = np.abs(librosa.stft(y, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length))

# 创建图像
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(D, ref=np.max),
                         y_axis='linear', x_axis='time', cmap='gray_r')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.tight_layout()

# 调整图像大小
img = Image.fromarray(np.uint8(plt.gcf().canvas.renderer.buffer_rgba()))
img = img.resize((500, 200), resample=Image.LANCZOS)

plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

在上面的代码中，我们使用plt.gcf().canvas.renderer.buffer_rgba()获取图像数据。然后，我们使用Image.fromarray()将数组转换为图片。img.resize()函数用于调整图片大小。在这里，我们将图像大小调整为500×200像素。

5. 保存图像

最后一步是保存图像。我们可以使用Pillow库的save()方法将图像保存到磁盘上。下面是一个将图像保存到磁盘上的例子：

import librosa
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

audio_file = 'audio_file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file)

# 计算音频的短时傅里叶变换
hop_length = 512
n_fft = 2048
D = np.abs(librosa.stft(y, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length))

# 创建图像
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(D, ref=np.max),
                         y_axis='linear', x_axis='time', cmap='gray_r')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.tight_layout()

# 调整图像大小
img = Image.fromarray(np.uint8(plt.gcf().canvas.renderer.buffer_rgba()))
img = img.resize((500, 200), resample=Image.LANCZOS)

# 保存图像
img.save('spectrogram.png')

在上面的代码中，我们使用img.save()保存图像。它将图像保存到当前工作目录中，文件名为spectrogram.png。