# 使用 Python 绘制语谱图的指南
语谱图是一种用于分析音频信号的工具，可以展示声音的频率成分随时间变化的情况。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用 Python 创建语谱图。我们将通过一系列步骤来实现这个目标，并在每个步骤中详细解析所需的代码。
## 整体流程
下面是绘制语谱图的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
|
一、实验目的与要求了解频域变换过程，掌握频域变换特点熟练掌握频域滤波中常用的平滑和锐化滤波器，能够对不同要求的图像进行滤波处理，体会并正确评价滤波效果，了解不同滤波方式的使用场合，能够从理论上作出合理的解释。二、实验内容图像频域平滑（去噪）：使用自生成图像（包含白色区域，黑色区域，并且部分区域添加椒盐噪声），然后进行傅里叶变换，并且分别使用理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、指数低通滤波器和梯形低
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2024-04-10 15:59:52
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窄带语谱图和宽带语谱图首先，什么是语谱图。最通常的，就是语音短时傅里叶变换的幅度画出的2D图。之所以是通常的，是因为可以不是傅里叶变换。“窄带”，顾名思义，带宽小，则时宽大，则短时窗长，窄带语谱图就是长窗条件下画出的语谱图。“宽带”，正好相反。至于“横竖条纹”，窄带语谱图的带宽窄，那么在频率上就“分得开”，即能将语音各次谐波“看得很清楚”，即表现为“横线”。“横”就体现出了频率分辨率高。分辨率可以
文章目录一.配置语音箱二.绘制语谱图一.配置语音箱跳转这一篇文章有教程配置语音箱二.绘制语谱图测试代码：clear all; clc; close all;
原创
2022-06-09 00:15:52
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1. 语谱图 spectrogram在音频、语音信号处理领域，我们需要将信号转换成对应的语谱图(spectrogram)，将语谱图上的数据作为信号的特征。语谱图的横坐标是时间，纵坐标是频率，坐标点值为语音数据能量。由于是采用二维平面表达三维信息，所以能量值的大小是通过颜色来表示的，颜色深，表示该点的语音能量越强。2. 语谱图形成过程信号预加重对信号进行分帧加窗，进行STFT， 得到每帧信号的频谱图
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2023-12-28 23:38:51
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在我的 IT 生涯中，处理各种数据可视化任务是家常便饭，其中“语谱图”尤其引起了我的关注。对于需要对音频进行详细分析的场景，语谱图能够提供非常精确的视图，而 Python 提供了强大的工具来实现这一点。在本篇博文中，我将详细介绍如何使用 Python 生成语谱图的过程，以及在这个过程中所经历的种种挑战与收获。
### 背景定位
在过去的项目中，我发现音频数据的分析是一个技术痛点。尤其是在处理音
语音的时域分析和频域分析是语音分析的两种重要方法，但是都存在着局限性。时域分析对语音信号的频率特性没有直观的了解，频域特性中又没有语音信号随时间的变化关系。而语谱图综合了时域和频域的优点，明显的显示出了语音频谱随时间的变化情况、语谱图的横轴为时间，纵轴为频率，任意给定频率成分在给定时刻的强弱用颜色深浅来表示。颜色深的，频谱值大，颜色浅的，频谱值小。语谱图上不同的黑白程度形成不同的纹路，称之为声纹，
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2023-08-07 10:45:29
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用python 绘制语谱图1.步骤：1）导入相关模块 2）读入音频并获取音频参数 3）将音频转化为可处理形式（注意读入的是字符串格式，需要转换成int或short型）代码如下：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import wave
#读入音频。
path = "E:\SpeechWarehous
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2023-06-19 17:33:43
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python实现时频谱，语谱图，mel语谱倒谱等可以和理论相结合学习：语音信号是一个非平稳的时变信号，但语音信号是由声门的激励脉冲通过声道形成的，经过声道(人的三腔，咽口鼻)的调制，最后由口唇辐射而出。认为“短时间”(帧长/窗长：10~30ms)内语音信号是平稳时不变的。由此构成了语音信号的“短时分析技术”。帧移一般为帧长一半或1/4。1. 导入所需库，加载语音，定义参数import matplo
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2024-03-11 07:19:57
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# Python 绘制功率谱图
功率谱图是信号处理中的一种重要工具，用于显示信号在不同频率成分上的功率分布。通过功率谱图，我们可以分析信号的频率特性，识别噪声成分，甚至提取有用的信息。本文将介绍如何使用Python绘制功率谱图，并提供具体的代码示例。
## 什么是功率谱图？
功率谱图展示了一个信号在各个频率上的功率，这有助于我们了解信号的频率特征。功率谱通常是通过对信号进行傅里叶变换来获得的
第二章语谱图分析3.6 语音信号的 语谱图分析 语谱图 语音的时域分析和频域分析是语音分析的两种重要方法。但是这两种方法均有局限性： 时域分析对语音信号的频率特性没有直观的了解； 特性中又没有语音信号随时间的变化关系。 因此人们致力于研究语音的时频分析特性，把和时序相关的傅里叶分析的显示图形称为语谱图。 语谱图在1941年由贝尔实验室研究人员发明，它试图用三维的方式显示语音频谱特性， 纵轴表示频率
什么是语谱图什么是语谱图？最通常的，就是语音短时傅里叶变换STFT的幅度画出的2D图。之所以是通常的，是因为可以不是傅里叶变换。STFT时横轴时间，纵轴频率，每格颜色深浅代表信号能量功率大小。窄带语谱图“窄带”，顾名思义，频率带宽小，短时窗长，窄带语谱图就是长窗条件下画出的语谱图。 窄带语谱图的带宽窄，那么在频率上就“分得开，更细致”，即能将语音各次谐波“看得很清楚”，即表现为“横线”。“横”就体
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2023-11-23 20:43:26
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概述
在之前的文章中，比较简单的介绍了几个时域特征，其实时域特征在现有的音频应用中基本不用。而使用较多的是频域特征，特别是在与深度学习有关的应用中，目前使用到的频域特征主要包括
语谱图
MFCC
Fbank
PLP
CQCC
下图很好了描述了上述几个特征的提取过程。
图片来自https://www.zhihu.com/question/310006797/
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2021-06-18 15:31:41
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目录：1 LeNet2 AlexNet3 VGG4 GoogLeNet5 ResNet6 DenseNet7 Non-Local Networks8 Deformable Convolutional Networks9 Dilated Convolutional Networks10 SENETGITHUB(持续更新):liuyuemaicha/cnn_modelgithub.comgithub代
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2024-08-08 22:21:41
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Plotly Express是对 Plotly.py 的高级封装，内置了大量实用、现代的绘图模板，用户只需调用简单的API函数，即可快速生成漂亮的互动图表，可满足90%以上的应用场景。本文借助Plotly Express提供的几个样例库进行密度图、小提琴图、箱线图、地图、趋势图，还有用于实现数据预探索的各种关系图、直方图等基本图形的实现。plotly介于seaborn和pyechart之间，在表达
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2024-06-04 23:01:23
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# 语谱图与深度学习识别
## 简介
语谱图（Spectrogram）是一种将声音信号转换为图像表示的方法。通过将声音信号在时间和频率上进行分析，可以将其转换为二维图像，进而利用深度学习技术对声音信号进行识别。本文将介绍语谱图的概念、生成方法以及如何利用深度学习模型对语谱图进行识别。
## 语谱图的生成
语谱图是通过对声音信号进行傅里叶变换来生成的。首先，将声音信号分割成小的时间窗口，并对
原创
2023-08-21 04:31:37
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本文实例为大家分享了python傅里叶变换FFT绘制频谱图的具体代码，供大家参考，具体内容如下频谱图的横轴表示的是 频率， 纵轴表示的是振幅#coding=gbk
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#依据快速傅里叶算法得到信号的频域
def test_fft():
sampling
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2024-06-18 16:42:45
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colour-science是专门用来进行颜色空间计算的python模块，绘制CIE色度图用法十分简便。近来尝试了CIE 1976色度图的绘制，记录如下：安装python colour-science模块，用于绘制色域图git clone git://github.com/colour-science/colour.git
cd colour
conda activate back-mattin
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2024-04-21 21:34:53
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一、获取代码方式获取代码方式： 完整代码已上传我的资源：【语谱图】基于matlab语音信号语谱图【含Matlab源码 137期】
二、部分源代码 clc;clear;clf;Winsiz=256;Shift=32;Base=0;[x,Fs]=audioread('mywav.wav');n=floor((length(x)-Winsiz)/Shift)+
原创
2021-10-14 17:08:47
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蝠鲼觅食优化 (Manta ray foraging optimization
原创
2022-04-09 10:48:09
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