基于python中librosa的声音混音实例解析
import librosa
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import soundfile as sf def add_noise2(x,snr):
P_signal = np.sum(abs(x)**2)/len(x)
P_noise = P_signal/10**(snr/10.0)
return x + np.random.randn(len(x))*np.sqrt(P_noise) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示符号
fs = 16000 wav_data, _ = librosa.load("./test_16k.wav", sr=fs, mono=True) Augmentation = add_noise2(x=wav_data,snr=50) sf.write('out_file.wav', Augmentation, fs, subtype='PCM_16') # ########### 画图
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.title("sprucrem", fontsize=15)
plt.specgram(Augmentation, Fs=16000, scale_by_freq=True, sides='default', cmap="jet")
plt.xlabel('second/s', fontsize=15)
plt.ylabel('freq/Hz', fontsize=15) plt.subplot(2, 2, 2)
plt.title("freqs", fontsize=15)
time = np.arange(0, len(Augmentation)) * (1.0 / fs)
plt.plot(time, Augmentation)
plt.xlabel('second/s', fontsize=15)
plt.ylabel('frame', fontsize=15) plt.tight_layout()
plt.show()
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