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更新时间2026年3月19日 07:05
音频信号处理 - 重采样、STFT、梅尔频谱、恒Q变换特征提取
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用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
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音频信号处理 - 重采样、STFT、梅尔频谱、恒Q变换特征提取
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
音频文本时序对齐 - DTW实现长音频与文本的自动化时序映射
任意模态对齐 - 文本、图像、音视频任意复合模态数据对齐与重构
ASR数据清洗 - 语种识别与异常字符正规化
音素级强制对齐 - 多语种音素级对齐,支持TTS微调
自动化置信学习 - 自动发现并修正跨模态数据集中的标注错误
图像质量检测 - 自动发现模糊、曝光、低信息量等问题图片
| name | librosa |
| description | 音频信号处理 - 重采样、STFT、梅尔频谱、恒Q变换特征提取 |
| category | audio |
| emoji | 🎵 |
| github_url | https://github.com/librosa/librosa |
| triggers | ["音频特征","频谱分析","梅尔频谱","librosa","特征提取"] |
| inputs | ["wav","mp3","flac"] |
| outputs | ["numpy","json"] |
| use_cases | ["音频特征提取","频谱分析"] |
音频信号处理基础库。
pip install librosa
import librosa
y, sr = librosa.load('audio.wav')
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)