我正在使用卷积神经网络阅读有关环境噪声识别的this paper，并希望重现其结果。他们将WAV文件转换为对数比例的梅尔频谱图。你怎么做到这一点？我能够将WAV文件转换为梅尔频谱图
y, sr = librosa.load('audio/100263-2-0-117.wav',duration=3)
ps = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr)
librosa.display.specshow(ps, y_axis='mel', x_axis='time')
我还可以将其显示为对数刻度的频谱图:
librosa.display.specshow(ps, y_axis='log', x_axis='time')
显然，它们看起来不同，但是实际的频谱图
ps是相同的。使用librosa，如何将此质谱图转换为对数刻度的质谱图？ 此外，对数原始频谱图的对数缩放频谱图有什么用途？只是为了减小频域的方差以使其与时间轴可比，还是其他？
最佳答案
librosa.power_to_db应该这样做，看看
关于python - 如何将梅尔频谱图转换为对数缩放梅尔频谱图，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48692687/