首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么在读取wav文件时scipy和librosa是不同的?

在读取wav文件时,scipy和librosa是不同的。这是因为它们使用了不同的库和方法来处理音频数据。

Scipy是一个开源的科学计算库,提供了许多数学、科学和工程计算的功能。它包含了一个用于处理音频数据的子模块scipy.io.wavfile,可以用于读取和写入.wav文件。Scipy的wavfile模块使用了简单的文件格式,可以直接读取和写入音频数据。它返回的音频数据是一个numpy数组,可以方便地进行进一步的处理和分析。

Librosa是一个专门用于音频和音乐信号处理的库。它建立在Scipy的基础上,并提供了更高级的功能和接口。Librosa可以读取各种音频文件格式,包括.wav文件。与Scipy不同,Librosa在读取音频文件时会进行一些预处理操作,例如将音频数据转换为浮点数表示、进行采样率转换等。这些预处理操作可以提高音频数据的质量和可用性,但也会增加一些额外的计算开销。

因此,当使用scipy.io.wavfile读取wav文件时,可以得到原始的音频数据,适用于简单的读取和处理需求。而使用librosa库读取wav文件时,可以得到经过预处理的音频数据,适用于更复杂的音频信号处理和分析任务。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

matinal:python 读写本地音频文件

语音处理中,音频文件读写基本操作。 然而读写方式乃至归一化处理多样化,有可能导致后续处理偏差乃至错误。 本文汇集实践中所遇一些方法,并参考了其他文章,确保读写操作准确性一致性。...前置条件        本文以实践中常见音频文件参数(wav格式,PCM编码,单通道,采样率16KHz,位深16bit)为例,如果参数不同需做对应调整。 一....文件读取 1. librosa   import librosa   wav_path=''   sample_rate=16000   data = librosa.core.load(wav_path...(type(data)) # 该方法需注意调用read后返回数据为int,需要除以32768(2^15,由于位深16bit),才能与其他读取方式获取数据保持一致..., 'PCM_16') 写入读取一样简单。

24220

听音识情绪 | 程序员手把手教你搭建神经网络,更快get女朋友情绪,求生欲max!⛵

所以真实解决这个问题时候,数据采集标注其实是一个有挑战任务。 数据说明 本篇中,ShowMeAI使用到公开数据集RAVDESS来训练该模型。...RAVDESS 数据集包含1440个文件,覆盖两种不同类型数据:演讲和歌曲。由24位专业演员(12位女性,12位男性)录制,语音情绪包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶厌恶。...每种情绪都包含2种不同程度(正常,强烈)。 图片 数据可以 kaggle平台数据页下载,大家也可以ShowMeAI百度网盘中直接下载整理好版本。...这里特征提取我们依旧使用 LibROSA 库。 因为CNN模型输入维度固定,我们特征提取过程中,限制了音频长度(3 秒,大家计算资源足情况下可以选择更长时间)。...sd.wait() # 录制直至结束 write('output.wav', fs, myrecording) # 存储为wav文件 data, sampling_rate = librosa.load

62231

音频数据建模全流程代码示例:通过讲话人声音进行年龄预测

我们看到一个时间信号,它以不同频率幅度值 0 附近振荡。该信号表示气压随时间变化,或扬声器膜(或耳膜)物理位移 . 这就是为什么这种对音频数据描述也称为波形原因。...在这四个示例中,我们可以收集到有关此音频数据集更多问题: 大多数录音录音开头结尾都有一段较长静默期(示例 1 示例 2)。这是我们“修剪”应该注意事情。...某些情况下,由于按下释放录制按钮,这些静音期会被“点击”中断(参见示例 2)。 一些录音没有这样静音阶段,即一条直线(示例 3 4)。 收听这些录音,有大量背景噪音。...) 聆听创建 wav 文件,可以听到噪音几乎完全消失了。...当降低 C ,有些会出现更快“下降”,而另一些则显示训练测试(这里实际上验证)分数之间差距更大,尤其当我们不使用 PCA

1.5K10

基于PaddlePaddle实现声音分类

我们训练数据就是通过librosa把音频生成梅尔频谱数据,但是生成梅尔频谱数据时间比较长,如果过边训练边生成,这样会严重影响训练速度,所以最后训练前,我们把所有的训练数据都转换成梅尔频谱并存储二进制文件中...当文件数量非常多时,文件读取就会变得非常慢,如果我们把这些文件写入到一个二进制文件中,这样读取速度将会大大提高。...生成二进制文件有三个,.data存放梅尔频谱数据,全部数据都存放在这个文件中,.header存放每条数据key,.label存放数据标签值,通过这个key之后可以获取 .data中数据...编写一个ReadData类,用读取上一步生成二进制文件,通过.header中key每条数据偏移量,将.data数据读取出来,并通过key来绑定datalabel对应关系。...,测试,把每个batch输出都统计,最后求平均值。

1.8K10

基于Tensorflow实现声音分类

实现声音分类 本章我们来介绍如何使用Tensorflow训练一个区分不同音频分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同鸟叫声识别是什么种类鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你需求了。...Spectrogram),使用API为librosa.feature.melspectrogram(),输出numpy值,可以直接用tensorflow训练预测。...get_urbansound8k_list('dataset', 'dataset/UrbanSound8K/metadata/UrbanSound8K.csv') 创建reader.py用于训练读取...要注意创建TFRecord文件,已经把音频数据梅尔频谱转换为一维list了,所以在数据输入到模型前,需要把数据reshape为之前shape,操作方式为reshape((-1, 128, 128...最后把这些文件按照训练数据要求创建数据列表,生成TFRecord文件

3.8K54

使用PaddlePaddle实现声纹识别

首先是创建一个数据列表,数据列表格式为,创建这个列表主要是方便之后读取,也是方便读取使用其他语音数据集,不同语音数据集,可以通过编写对应生成数据列表函数,把这些数据集都写在同一个数据列表中...编写一个ReadData类,用读取上一步生成二进制文件,通过.header中key每条数据偏移量,将.data数据读取出来,并通过key来绑定datalabel对应关系。...函数,用于训练读取训练数据测试数据,train_reader多了np.random.shuffle(keys)操作,作用是为了每一轮训练,数据都是打乱,使得每次一轮输入数据顺序都不一样。...500轮,训练过程中从打包二进制文件读取训练数据。...保存预测模型,保存最后分类层上一层,这样执行预测时,就可以输出语音特征值,通过使用这些特征值就可以实现声纹识别了。

4.2K00

使用Tensorflow实现声纹识别

首先是创建一个数据列表,数据列表格式为,创建这个列表主要是方便之后读取,也是方便读取使用其他语音数据集,不同语音数据集,可以通过编写对应生成数据列表函数,把这些数据集都写在同一个数据列表中...(),输出numpy值,可以直接用tensorflow训练预测。...,为了可以训练中读取TFRecord文件,创建reader.py程序用于读取训练数据,如果读者已经修改了训练数据长度,需要修改tf.io.FixedLenFeature中值。...要注意如果读者使用了其他长度音频,需要根据梅尔频谱shape修改,训练数据测试数据都需要做同样处理。每训练200个batch执行一次测试保存模型,包括预测模型网络权重。...通过这样方式,读者也可以修改成通过服务请求方式完成声纹识别,例如提供一个API供APP调用,用户APP上通过声纹登录,把录音到语音发送到后端完成声纹识别,再把结果返回给APP,前提用户已经使用语音注册

5.3K20

音频处理入门:Python 库与工具使用指南

音频处理数字媒体人工智能领域中一个重要分支,它涉及到音频录制、播放、编辑分析等多个方面。Python 作为一种强大编程语言,提供了多种库工具来帮助开发者进行音频处理。...1. wave 模块:处理 WAV 格式文件Python 标准库 wave 专门用于处理 WAV 格式音频文件。使用 wave 模块,你可以读取写入 WAV 文件,并对音频数据进行基本操作。... MP3 文件操作soundfile 库提供了一种简单方式来读取写入 WAV MP3 文件。...:音频音乐信号分析librosa 一个音频分析库,专门用于音乐和音频信号分析。...:处理音频文件高级接口pydub 一个易于使用音频处理库,它提供了一个高级接口来处理音频文件

82310

音频数据建模全流程代码示例:通过讲话人声音进行年龄预测

我们看到一个时间信号,它以不同频率幅度值 0 附近振荡。该信号表示气压随时间变化,或扬声器膜(或耳膜)物理位移 . 这就是为什么这种对音频数据描述也称为波形原因。...在这四个示例中,我们可以收集到有关此音频数据集更多问题: 大多数录音录音开头结尾都有一段较长静默期(示例 1 示例 2)。这是我们“修剪”应该注意事情。...某些情况下,由于按下释放录制按钮,这些静音期会被“点击”中断(参见示例 2)。 一些录音没有这样静音阶段,即一条直线(示例 3 4)。 收听这些录音,有大量背景噪音。...) 聆听创建 wav 文件,可以听到噪音几乎完全消失了。...当降低 C ,有些会出现更快“下降”,而另一些则显示训练测试(这里实际上验证)分数之间差距更大,尤其当我们不使用 PCA

1K40

基于Kersa实现中文语音声纹识别

首先是创建一个数据列表,数据列表格式为,创建这个列表主要是方便之后读取,也是方便读取使用其他语音数据集,语音分类标签指说话人唯一ID,不同语音数据集,可以通过编写对应生成数据列表函数...create_data.py写下以下代码,因为中文语音语料数据集 这个数据集mp3格式,作者发现这种格式读取速度很慢,所以笔者把全部mp3格式音频转换为wav格式,创建数据列表之后,可能有些数据错误.../zhmagicdata/5_970/5_970_20170616000122.wav3241数据读取有了上面创建数据列表均值标准值,就可以用于训练读取。...本项目中使用API分别是librosa.stft()librosa.magphase()。训练,使用了数据增强,如随机翻转拼接,随机裁剪。...不同笔者增加了load_audio_db()register(),以及recognition(),第一个函数加载声纹库中语音数据,这些音频就是相当于已经注册用户,他们注册语音数据会存放在这里

2.7K20

基于Tensorflow2实现中文声纹识别

首先是创建一个数据列表,数据列表格式为,创建这个列表主要是方便之后读取,也是方便读取使用其他语音数据集,语音分类标签指说话人唯一ID,不同语音数据集,可以通过编写对应生成数据列表函数...create_data.py写下以下代码,因为中文语音语料数据集 这个数据集mp3格式,作者发现这种格式读取速度很慢,所以笔者把全部mp3格式音频转换为wav格式,创建数据列表之后,可能有些数据错误...dataset/zhvoice/zhmagicdata/5_970/5_970_20170616000122.wav 3241 数据读取 有了上面创建数据列表均值标准值,就可以用于训练读取。...本项目中使用API分别是librosa.stft()librosa.magphase()。训练,使用了数据增强,如随机翻转拼接,随机裁剪。...不同笔者增加了load_audio_db()register(),以及recognition(),第一个函数加载声纹库中语音数据,这些音频就是相当于已经注册用户,他们注册语音数据会存放在这里

1.2K20

语音识别系列︱用python进行音频解析(一)

.mp3; 1.2 音频写出 在网络上其他几篇:python音频采样率转换 python 音频文件采样率转换导出音频文件时候,会出现错误,贴一下他们代码 代码片段一: def resample_rate...笔者将1+2开源库结合,微调了python音频采样率转换 python 音频文件采样率转换,得到以下,切换音频采样频率函数: import librosa import os import numpy...(aro) ---- 2 PySoundFile python-soundfile一个基于libsndfile、CFFINumPy音频库。...可以直接使用函数read()write()来读写声音文件。要按块方式读取声音文件,请使用blocks()。另外,声音文件也可以作为SoundFile对象打开。.../ AudioSegment / soundfile 读取音频文件对比 from pydub import AudioSegment #需要导入pydub三方库,第一次使用需要安装 audio_path

1.7K40

提取视频中音频——python三行程序搞定「建议收藏」

")   执行上面的三行程序,就会发现音频文件已经成功提取到指定文件夹了~ 这里视频格式音频格式都支持其他格式,比如读取 m4v 格式视频,保存 MP3 格式音频,下面我电脑示例 分析音频...  可以使用 librosa 包来分析音频,这里librosa github 地址 安装 python 包 安装 librosa,cmd 或 bash 输入 pip install librosa...读取音频 假设有一个 wav 文件路径为”e:/chrome/my_audio.wav”。科普一下音频数据内容,可以认为记录采样频率每个采样点信号强度两个部分即可构成一个音频文件。...下面我们读取音频 import librosa audio, freq = librosa.load('e:/chrome/my_audio.wav') time = np.arange(0, len(...audio)) / freq print(len(audio), type(audio), freq, sep="\t") 下图我电脑示例,可以看到读取到了采样频率每个采样点信号强度,采样点共

1.3K20

基于PaddlePaddle实现声纹识别

首先是创建一个数据列表,数据列表格式为,创建这个列表主要是方便之后读取,也是方便读取使用其他语音数据集,语音分类标签指说话人唯一ID,不同语音数据集,可以通过编写对应生成数据列表函数...create_data.py写下以下代码,因为中文语音语料数据集 这个数据集mp3格式,作者发现这种格式读取速度很慢,所以笔者把全部mp3格式音频转换为wav格式,创建数据列表之后,可能有些数据错误...本项目中使用API分别是librosa.stft()librosa.magphase()。训练,使用了数据增强,如随机翻转拼接,随机裁剪。...不同笔者增加了load_audio_db()register(),以及recognition(),第一个函数加载声纹库中语音数据,这些音频就是相当于已经注册用户,他们注册语音数据会存放在这里...通过这样方式,读者也可以修改成通过服务请求方式完成声纹识别,例如提供一个API供APP调用,用户APP上通过声纹登录,把录音到语音发送到后端完成声纹识别,再把结果返回给APP,前提用户已经使用语音注册

1.5K20
领券