序言

Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大。本文主要介绍librosa的安装与使用方法。

一、libsora安装

Librosa官网提供了多种安装方法，详细如下：

pypi

最简单的方法就是进行pip安装，可以满足所有的依赖关系，命令如下：

pip install librosa

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conda

如果安装了Anaconda，可以通过conda命令安装：

conda install -c conda-forge librosa

source

直接使用源码安装，需要提前下载源码（https://github.com/librosa/librosa/releases/），通过下面命令安装：

tar xzf librosa-VERSION.tar.gz
cd librosa-VERSION/
python setup.py install

二、librosa常用功能

核心音频处理函数

这部分介绍了最常用的音频处理函数，包括音频读取函数load( )，重采样函数resample( )，短时傅里叶变换stft( )，幅度转换函数amplitude_to_db( )以及频率转换函数hz_to_mel( )等。这部分函数很多，详细可参考librosa官网 http://librosa.github.io/ librosa/core.html

音频处理

频谱表示

幅度转换

时频转换

特征提取

本部分列举了一些常用的频谱特征的提取方法，包括常见的Mel Spectrogram、MFCC、CQT等。函数详细信息可参考http:// librosa.github.io/librosa/feature.html

绘图显示

包含了常用的频谱显示函数specshow( ), 波形显示函数waveplot( )，详细信息请参考http://librosa.github.io/librosa/display. html

三、常用功能代码实现

读取音频

>>> import librosa
>>> # Load a wav file
>>> y, sr = librosa.load('./beat.wav')
>>> y
array([  0.00000000e+00,   0.00000000e+00,   0.00000000e+00, ...,
         8.12290182e-06,   1.34394732e-05,   0.00000000e+00], dtype=float32)
>>> sr
22050

Librosa默认的采样率是22050，如果需要读取原始采样率，需要设定参数sr=None:

>>> import librosa
>>> # Load a wav file
>>> y, sr = librosa.load('./beat.wav', sr=None)
>>> sr
44100

可见，’beat.wav’的原始采样率为44100。如果需要重采样，只需要将采样率参数sr设定为你需要的值：

>>> import librosa
>>> # Load a wav file
>>> y, sr = librosa.load('./beat.wav', sr=16000)
>>> sr
16000

提取特征

提取Log-Mel Spectrogram 特征

Log-Mel Spectrogram特征是目前在语音识别和环境声音识别中很常用的一个特征，由于CNN在处理图像上展现了强大的能力，使得音频信号的频谱图特征的使用愈加广泛，甚至比MFCC使用的更多。在librosa中，Log-Mel Spectrogram特征的提取只需几行代码：

>>> import librosa
>>> # Load a wav file
>>> y, sr = librosa.load('./beat.wav', sr=None)
>>> # extract mel spectrogram feature
>>> melspec = librosa.feature.melspectrogram(y, sr, n_fft=1024, hop_length=512, n_mels=128)
>>> # convert to log scale
>>> logmelspec = librosa.power_to_db(melspec)
>>> logmelspec.shape
(128, 194)

可见，Log-Mel Spectrogram特征是二维数组的形式，128表示Mel频率的维度（频域），194为时间帧长度（时域），所以Log-Mel Spectrogram特征是音频信号的时频表示特征。其中，n_fft指的是窗的大小，这里为1024；hop_length表示相邻窗之间的距离，这里为512，也就是相邻窗之间有50%的overlap；n_mels为mel bands的数量，这里设为128。

提取MFCC特征

MFCC特征是一种在自动语音识别和说话人识别中广泛使用的特征。关于MFCC特征的详细信息，有兴趣的可以参考博客http:// blog.csdn.net/zzc15806/article/details/79246716。在librosa中，提取MFCC特征只需要一个函数：

>>> import librosa
>>> # Load a wav file
>>> y, sr = librosa.load('./beat.wav', sr=None)
>>> # extract mfcc feature
>>> mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40)
>>> mfccs.shape
(40, 194)

关于mfcc，这里就不在赘述。

Librosa还有很多其他音频特征的提取方法，比如CQT特征、chroma特征等，在第二部分“librosa常用功能”给了详细的介绍。

绘图显示

绘制声音波形

Librosa有显示声音波形函数waveplot( )：

>>> import librosa
>>> import librosa.display
>>> # Load a wav file
>>> y, sr = librosa.load('./beat.wav', sr=None)
>>> # plot a wavform
>>> plt.figure()
>>> librosa.display.waveplot(y, sr)
>>> plt.title('Beat wavform')
>>> plt.show()

输出图形为：

绘制频谱图

Librosa有显示频谱图波形函数specshow( ):

>>> import librosa
>>> import librosa.display
>>> # Load a wav file
>>> y, sr = librosa.load('./beat.wav', sr=None)
>>> # extract mel spectrogram feature
>>> melspec = librosa.feature.melspectrogram(y, sr, n_fft=1024, hop_length=512, n_mels=128)
>>> # convert to log scale
>>> logmelspec = librosa.power_to_db(melspec)
>>> # plot mel spectrogram
>>> plt.figure()
>>> librosa.display.specshow(logmelspec, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel')
>>> plt.title('Beat wavform')
>>> plt.show()

输出结果为：

将声音波形和频谱图绘制在一张图表中：

>>> import librosa
>>> import librosa.display
>>> # Load a wav file
>>> y, sr = librosa.load('./beat.wav', sr=None)
>>> # extract mel spectrogram feature
>>> melspec = librosa.feature.melspectrogram(y, sr, n_fft=1024, hop_length=512, n_mels=128)
>>> # convert to log scale
>>> logmelspec = librosa.power_to_db(melspec)
>>> plt.figure()
>>> # plot a wavform
>>> plt.subplot(2, 1, 1)
>>> librosa.display.waveplot(y, sr)
>>> plt.title('Beat wavform')
>>> # plot mel spectrogram
>>> plt.subplot(2, 1, 2)
>>> librosa.display.specshow(logmelspec, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel')
>>> plt.title('Mel spectrogram')
>>> plt.tight_layout() #保证图不重叠
>>> plt.show()

输出结果为：