Librosa pitch tracking - STFT(Librosa基音跟踪-STFT)
本文介绍了Librosa基音跟踪-STFT的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我正在使用this算法来检测 this音频文件。正如你所听到的,这是在吉他上演奏的E2音符,背景中有一点噪音。我使用STFT生成了此频谱图:
我使用上面链接的算法,如下所示:
y, sr = librosa.load(filename, sr=40000)
pitches, magnitudes = librosa.core.piptrack(y=y, sr=sr, fmin=75, fmax=1600)
np.set_printoptions(threshold=np.nan)
print pitches[np.nonzero(pitches)]
结果是,我的fmin和fmax之间几乎获得了所有可能的频率。要发现时间范围的基本频率,我必须如何处理piptrack方法的输出?
更新
不过,我仍然不确定这些二维数组代表什么。假设我想知道第5帧中82 Hz的强度有多大。我可以使用STFT函数来实现,该函数只返回2D矩阵(用于绘制频谱图)。然而,piptrack做了一些额外的事情,这可能是有用的,我真的不明白是什么。pitches[f, t] contains instantaneous frequency at bin f, time t。这是否意味着,如果我想要找到时间帧t处的最大频率,我必须:
- 转到
magnitudes[][t]数组,找到最大值的bin 震级。 - 将bin分配给变量
f。 - 查找
pitches[b][t]以查找属于该频段的频率?
推荐答案
结果是选择特定帧的音高的方法很简单t:
def detect_pitch(y, sr, t):
index = magnitudes[:, t].argmax()
pitch = pitches[index, t]
return pitch
首先通过查看magnitudes数组获取频率最高的bin,然后查找pitches[index, t]处的音高。
这篇关于Librosa基音跟踪-STFT的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
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本文标题为:Librosa基音跟踪-STFT
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