python提取音乐midi文件,python 提取音频
你是不是一直想知道一些音乐软件的频谱特效是怎么做出来的，为什么这么好看？要不要尝试自己提取音乐频谱，直观展示？本文将教你如何使用Python提取音乐频谱。快来学吧。
00-1010前言1。准备2。光谱显示
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你是不是一直想知道一些音乐软件的频谱特效是怎么做出来的，为什么这么好看？要不要尝试自己提取音乐频谱，直观展示？今天我就结合上一次的音乐编辑操作：
3行Python代码实现剪辑音乐
要简单粗暴的把下面这首歌的频谱形象化！
前言
在开始之前，您应该确保Python和pip已经成功安装在您的计算机上。如果没有，可以访问这篇文章：超详细的Python安装指南进行安装。
在Windows环境下打开Cmd(开始-运行-cmd)，在Apple系统环境下打开Terminal(命令空间输入终端)，准备开始输入命令安装依赖项。
当然，我推荐你使用VSCode编辑器，复制本文的代码，在编辑器下面的终端中安装依赖模块。多舒服的事啊！
在终端输入以下命令，安装所需的依赖模块：
pip安装pydub
pip安装librosa
看到成功安装xxx说明安装成功。
1.准备
使用librosa和matplot，我们可以用10行代码完整地显示整个频谱：
importmatplotlib.pyplotasplt
importlibrosa.display
#音乐文件加载
audio_path=Fenn.mp3
music，sr=librosa.load(audio_path)
#长宽比为1433605的图
plt.figure(figsize=(14，5))
librosa.display.waveplot(音乐，sr=sr)
#显示图表
plt.show()
但是，这个谱是一整段音乐，看起来很丑。接下来，我们使用pydub对频谱进行切割，以获得更好的结果。让我们将其细分为0到1秒的时间段来查看频谱：
importmatplotlib.pyplotasplt
importlibrosa.display
importnumpyasnp
frompydubimportAudioSegment
# 1秒=1000毫秒
秒=1000
#音乐文件
AUDIO_PATH=Fenn.mp3
defsplit_music(begin，end，filepath):
#音乐指南
song=AudioSegment.from_mp3(文件路径)
#从开始秒到结束秒
宋=宋[begin*SECOND: end*SECOND]
#存储为临时文件的备份
temp_path=backup/ filepath
song.export(临时路径)
返回临时路径
music，sr=librosa.load(split_music(0，1，AUDIO_PATH))
#长宽比为1433605的图
plt.figure(figsize=(14，5))
librosa.display.waveplot(音乐，sr=sr)
plt.show()
这个在底层还好，但是还是太复杂了。事实上，当我们展示光谱时，也许我们只需要一个正值：
然后我们可以进一步放大，比如说，0.9秒到1秒之间的光谱：
#微信官方账号：Python实用合集
n0=9000
n1=10000
music=NP . array([micformicinmicifmic 0])
plt.figure(figsize=(14，5))
pit.plot(音乐[n0:n1])
plt.grid()
#显示图表
plt.show()
这样看起来好多了，但是如果要达到QQ音乐的效果，还是需要很多改造的。
比如如何用精致的图像元素填充代入，然后如何处理零值？如何让频谱更稳定？另外我们是静态图像，需要根据事件动态延续乐队。
制作用的代码肯定比我们简单的代码复杂，去掉负值，画图应该不会很暴力。这些感兴趣的读者可以自己做研究。
以上是Python提取音乐谱方法的详细内容。更多关于Python提取音乐频谱的信息，请关注盛行IT软件开发工作室的其他相关文章！
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