Как уже упоминалось @DrSpill, scipy.io.wav.read и scipy.io.wav.read заказы были неправильными, а также импорт из librosa было не правильно. Это должно сделать это:
import librosa
import numpy as np
import scipy.signal
import scipy.io.wavfile
# read file
file = "temp/processed_file.wav"
fs, sig = scipy.io.wavfile.read(file)
nperseg = int(fs * 0.001 * 20)
# process
frequencies, times, spectrogram = scipy.signal.spectrogram(sig,
fs,
nperseg=nperseg,
window=scipy.signal.hann(nperseg))
audio_signal = librosa.core.spectrum.griffinlim(spectrogram)
print(audio_signal, audio_signal.shape)
# write output
scipy.io.wavfile.write('test.wav', fs, np.array(audio_signal, dtype=np.int16))
Примечание: Полученный файл имел ускоренный темп, когда я его услышал, я думаю, что это связано с вашей обработкой, но с некоторыми изменениями он должен работать.
Хорошей альтернативой будет использование только librosa , например:
import librosa
import numpy as np
# read file
file = "temp/processed_file.wav"
sig, fs = librosa.core.load(file, sr=8000)
# process
abs_spectrogram = np.abs(librosa.core.spectrum.stft(sig))
audio_signal = librosa.core.spectrum.griffinlim(abs_spectrogram)
print(audio_signal, audio_signal.shape)
# write output
librosa.output.write_wav('test2.wav', audio_signal, fs)