Python 频谱图中的时间步长差

我有一个10秒长的音频文件。如果我使用

matplotlib

生成

spectrogram

，那么与

librosa

生成的spectrogram相比，我会得到不同的时间步数

代码如下：

fs = 8000
nfft = 200
noverlap = 120
hop_length = 120

audio = librosa.core.load(path, sr=fs)

# Spectogram generated using matplotlib
spec, freqs, bins, _ = plt.specgram(audio, nfft, fs, noverlap = noverlap)

print(spec.shape) # (101, 5511)


# Using librosa
spectrogram_librosa = np.abs(librosa.stft(audio,
                                              n_fft=n_fft,
                                              hop_length=hop_length,
                                              win_length=nfft,
                                              window='hann')) ** 2
spectrogram_librosa_db = librosa.power_to_db(spectrogram_librosa, ref=np.max)

print(spectrogram_librosa_db.shape) # (101, 3676)

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有人能给我解释一下为什么在时间步长上有很大的差异，以及如何确保两者都产生相同的输出？

< P>这是因为<代码> NoVLIPU/<代码> < PLT.Script > <代码>考虑与音频段重叠的点的数量，而<代码> HopeStime考虑段之间的步骤。

尽管如此，两个结果之间仍然有2个点的差异，但这很可能是由于边界

将numpy导入为np
进口藏红花
将matplotlib.pyplot作为plt导入
path=librosa.util.example_audio_file（）
fs=8000
nfft=200
noverlap=120#重叠
跳长=80步
音频，fs=librosa.core.load（路径，sr=fs）
#使用matplotlib生成的spectrogram
规格、频率、料仓，u=plt.specgram(
音频，NFFT=NFFT，Fs=Fs，noverlap=noverlap，
)
规范=np.log10（规范+1e-14）
印刷品（规格形状）#（1016144）
#使用librosa
光谱图_librosa=(
np.abs(
librosa.stft(
音频
n_fft=nfft，
跃点长度=跃点长度，
win_长度=nfft，
window=“hann”，
)
)
** 2
)
光谱图\u librosa\u db=librosa.power\u至\u db（光谱图\u librosa，ref=np.max）
打印（光谱图_librosa_db.shape）#（1016146）
图，ax=plt子批次（2）
ax[0]。pcolorfast（规范）
ax[1]。pcolorfast（光谱图）
plt.show（）

这将输出以下图片：