spectrogram

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我是Matlab和信号处理新手。我在定义频谱图处理的频率范围时遇到了问题。当我绘制.wav音频数据的声谱图时，y轴的频率从0到23 kHz左右。我正在寻找的有用数据是在200-400赫兹的范围内。我的代码片段是： [samFa, fs] = audioread('samFa.wav'); %convert audio to numerical data samFa = samFa(:,1); %

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IndexError：试图绘制.wav文件的谱图时数组索引太多

我想绘制.wav文件的谱图。下面的代码行为方式的一个奇怪的事情是它可以在一些.wav文件上工作，并在其他的文件上失败。我怀疑这是因为一些.wav文件的频道数量与其他频道不同。不过，我不知道如何确定一个.wav文件包含多少个通道。我已经在发布我的问题之前看过这个堆栈溢出帖子：What is a channel in a .wav file format?Do all channels play s

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获取2D numpy阵列中最大点的索引

我知道这似乎是一个常见问题，但目前没有任何答案似乎对我的情况有所帮助。我有一个2D numpy阵列，可以存储歌曲的声谱图。我想用numpy的where函数来识别峰值（我知道人们有其他的峰值搜索解决方案，但这不是我正在寻找的）。当我在我的2D数组上使用它时，我感觉它返回一个x坐标数组和一个y坐标数组。除了最后几个之外，几乎所有的x坐标都是5. y坐标看起来就像他们会工作，除非他们高。下面是输出的

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得到一个像谱图在MATLAB中的阴谋

我想得到一个与spectrogram函数得到的相同类型的阴谋，我试图与contour但我没有得到相同的结果。我写了一个比较这两个情节的小函数。该功能记录音频一秒钟，然后绘制频谱图。积结果的 function graph_comparison a = audiorecorder(44100,16,1); recordblocking(a,1); y = getaudio

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[R情节频谱基地

在R，如果我想从一个波绘制谱图，它是如下： >library(sound) >library(tuneR) >library(seewave) >s1<-readWave('sample1.wav') >spectro(s1,main='s1') >str(s1) Formal class 'Wave' [package "tuneR"] with 6 slots [emai

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波形文件的频谱图

我正试图在python中获取wav文件的频谱图。但它给人的错误： 'module' object has no attribute 'spectrogram'. 这里是代码： import scipy.io.wavfile from scipy.io.wavfile import read from scipy import signal sr_value, x_value = scipy

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使用Librosa来绘制MEL-频谱

我无法用我的声音自定义文件路径中创建一个librosa MEL-谱图。我下面这个文档： https://librosa.github.io/librosa/generated/librosa.feature.melspectrogram.html 而且我已经看过这个堆栈溢出职位： Spectrograms generated using Librosa don't look consistent

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将imshow对象直接转换为图像进行边缘检测？

有没有办法将imshow对象直接转换为python 2.7代码中的图像？我试图获取wav文件的光谱图，并使用图像来检测它的边缘。我有代码来获取谱图，我有代码来检测边缘。现在，我手动保存光谱图，然后检测图像中的边缘。有没有办法直接与python中的imshow对象？

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如何在Tensorflow中读取可变长度的1D输入？

我正在尝试将可变长度的1-D输入读入Tensorflow CNN。我以前通过使用tf构建一个CSV文件（其中第一列是标签，其余列是输入值 - 展平光谱图数据全部填充/截断为相同长度）来实现读取固定长度输入。 TextLineReader（）。这一次我有一个目录充满了每个包含我想用作输入的数据行的文件（再次展开光谱图数据，但我不想强制它们具有相同的尺寸），并且行长度是不固定。我在尝试使用先前编译

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振荡和频谱通过傅立叶变换

我试图找到表示像素的图像中的运动数据的矢量产生的波形的振荡和频谱频率。的数据被存储在文本文件，如下所示： 75.000000 60.000000 52.000000 61.000000 66.000000 78.000000 86.000000 74.000000 59.000000 47.000000 58.000000 60.000000 81.000000 85.