import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import librosa.core as lc
noisy_path = './datasets/noisy_testset_wav/'
clean_path = './datasets/clean_testset_wav/'
wave_name = 'p257_059.wav'
# 準備x軸和y軸
x_axis = np.array(range(int(len(clean_wave)/160+1)))/fs
y_axis = fs*np.array(range(int(1+n_fft/2)))/(n_fft/2)
# 載入數(shù)據(jù)
noisy_wave = lc.load(noisy_path+wave_name,sr=16000)[0]
clean_wave = lc.load(clean_path+wave_name,sr=16000)[0]
# stft變換
noisy_spec = lc.stft(noisy_wave, n_fft=512, hop_length=160, win_length=400, window='hann')
clean_spec = lc.stft(clean_wave, n_fft=512, hop_length=160, win_length=400, window='hann')
# 定義一個figure占锯，通俗講就是一個窗口
figure = plt.figure()
# 在這一個窗口中添加子圖
axe_1 = figure.add_subplot(221)
axe_2 = figure.add_subplot(222)
axe_3 = figure.add_subplot(223)
axe_4 = figure.add_subplot(224)
# 給子圖添加名稱并繪制
axe_1.set_title('noisy_spec')
temp = axe_1.pcolormesh(y_axis, x_axis, np.abs(noisy_spec)) # 繪圖
figure.colorbar(temp, ax=axe_1) # 給子圖添加顏色漸變條
axe_2.set_title('clean_spec')
temp = axe_2.pcolormesh(y_axis, x_axis, np.abs(clean_spec))
figure.colorbar(temp, ax=axe_2)
axe_3.set_title('noisy_wave')
axe_3.plot(np.arange(len(noisy_wave))/fs, noisy_wave)
axe_4.set_title('noisy_wave')
axe_4.plot(np.arange(len(clean_wave))/fs, clean_wave)
plt.tight_layout() # 設(shè)置布局
plt.show() # 顯示
2020-04-03 python Matplotlib繪圖
最后編輯于 ：
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