如何在librosa spectompomm上显示更多频率

发布于 2025-01-27 12:12:13 字数 783 浏览 5 评论 0原文

我正在尝试使用日志尺度绘制44.1 kHz音频谱图。但是天秤座仅显示 2^14 （16384）Hz，但这应该是 2^15 和 2^16 Hz之间的东西。我如何绘制全尺度光谱图？

import matplotlib.pyplot as plt
import librosa.display

import numpy as np
import pandas as pd
import librosa


y, sr1 = librosa.load('sample01.wav', duration=10,sr=44100)

S = np.abs(librosa.stft(y))

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
img = librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(S,ref=np.max), y_axis='log',sr=sr1, x_axis='time', ax=ax)
ax.set_title('Log')
fig.colorbar(img, ax=ax, format="%+2.0f dB")
plt.show()

原文

I'm trying to plot 44.1 kHz audio spectrogram with log-scale. But librosa shows only 2^14 (16384) Hz, but it should be something between 2^15 and 2^16 Hz. How I can plot full-scale spectrogram?

import matplotlib.pyplot as plt
import librosa.display

import numpy as np
import pandas as pd
import librosa


y, sr1 = librosa.load('sample01.wav', duration=10,sr=44100)

S = np.abs(librosa.stft(y))

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
img = librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(S,ref=np.max), y_axis='log',sr=sr1, x_axis='time', ax=ax)
ax.set_title('Log')
fig.colorbar(img, ax=ax, format="%+2.0f dB")
plt.show()

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沉溺在你眼里的海 2025-02-03 12:12:13

天秤座工作正常，显示频率高达FS/2。很难在日志刻度上看到。您可以使用Zoom-In到顶部，您会发现它达到了21.05kHz左右。

我修改了您的示例，下面添加了设置yticks，以证明这些频率在那里（OFC必须发出一些随机信号）

import matplotlib.pyplot as plt
import librosa.display
import numpy as np
import librosa

y = np.random.randn(44100)
sr1 = 44100
S = np.abs(librosa.stft(y))

fig, ax = plt.subplots()
img = librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(S,ref=np.max), y_axis='log',sr=sr1, x_axis='time', ax=ax)
ax.set_title('Log')
ax.set_yticks([1,10,100,1000,10000,22000])
fig.colorbar(img, ax=ax, format="%+2.0f dB")
plt.show()

Librosa works correctly and shows frequencies up to fs/2. It is hard to see on log scale. You can either use zoom-in to top part and you will see that it gets to around 21.05kHz.

I modified your example, added below setting yticks, to prove those frequencies are there (and ofc had to make some random signal)

import matplotlib.pyplot as plt
import librosa.display
import numpy as np
import librosa

y = np.random.randn(44100)
sr1 = 44100
S = np.abs(librosa.stft(y))

fig, ax = plt.subplots()
img = librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(S,ref=np.max), y_axis='log',sr=sr1, x_axis='time', ax=ax)
ax.set_title('Log')
ax.set_yticks([1,10,100,1000,10000,22000])
fig.colorbar(img, ax=ax, format="%+2.0f dB")
plt.show()