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为什么librosa短时傅立叶变换显示错误的频率？

librosa是一个用于音频信号处理的Python库，其中包含了许多用于音频特征提取、音频分析和音频处理的函数和工具。短时傅立叶变换（Short-time Fourier Transform，STFT）是librosa中常用的一个函数，用于将音频信号从时域转换到频域。

当使用librosa进行短时傅立叶变换时，可能会出现频率显示错误的情况。这通常是由于以下原因导致的：

  1. 采样率不正确：在进行短时傅立叶变换之前，需要确保音频信号的采样率正确设置。如果采样率设置不正确，会导致频率显示错误。
  2. 窗函数选择不当：短时傅立叶变换需要将音频信号分成多个窗口进行频谱分析。选择不同的窗函数会对结果产生影响。如果选择的窗函数不适合音频信号的特性，可能会导致频率显示错误。
  3. 窗口长度不合适：窗口长度决定了频谱分析的精度。如果选择的窗口长度过长或过短，可能会导致频率显示错误。

解决这些问题的方法如下：

  1. 确保采样率正确：在使用librosa进行短时傅立叶变换之前，可以使用librosa.load函数加载音频文件，并指定正确的采样率。
  2. 选择合适的窗函数：librosa提供了多种窗函数供选择，如汉宁窗（hann）、矩形窗（rectangular）等。根据音频信号的特性选择合适的窗函数。
  3. 调整窗口长度：可以尝试不同的窗口长度，观察结果的变化。通常情况下，较短的窗口长度可以提供更高的时间分辨率，但频率分辨率较低；较长的窗口长度可以提供更高的频率分辨率，但时间分辨率较低。

总结起来，当使用librosa进行短时傅立叶变换时，需要确保采样率正确设置，选择合适的窗函数和窗口长度，以获得准确的频率显示结果。

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