一直以來(lái)音頻的分析工具都是matlab ，雖然部分播放器都有些內(nèi)置的分析模塊 ，但是cooledit AD內(nèi)置的都不太好用，僅僅支持幾種固定的數(shù)據(jù)，對(duì)于自定義格式的音頻數(shù)據(jù)無(wú)能為力，并且需要隨著cooledit 被收購(gòu)后AD的價(jià)格也太高了，有需要安裝如此大的應(yīng)用軟件，重要的是還不能跨平臺(tái)。
幾年來(lái)的一個(gè)趨勢(shì)就是Python 漸漸成了各個(gè)方向首選的工具，比起臃腫的起來(lái)app，Python的輕量級(jí) 工具包模塊可以在線和離線自定義安裝，最重要的可以實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)應(yīng)用。
音頻的Python 工具主要是pyaudio ，一般audio的分析也需要數(shù)值運(yùn)算和畫圖功能。
例子：
16bit adc 數(shù)據(jù)以32 位的視頻進(jìn)行存貯，使用8khz 采樣率采集，數(shù)據(jù)使用1khz 正弦波，單通道。

這個(gè)數(shù)據(jù)首先要從字符串轉(zhuǎn)成Python能夠運(yùn)算的數(shù)據(jù)，這個(gè)就是用ord函數(shù)進(jìn)行，再做一次fft ，然后進(jìn)行時(shí)域和頻域的畫圖。
import wave
import pyaudio
import numpy
import pylab
import os
import struct

def str2hex(s):
odata = 0;
#su = s.upper()
su = s
print ((s))
for c in su:
tmp = ord?
if tmp < ord(‘9’):
odata = odata<<4
odata += tmp - ord(‘0’)
elif ord(‘A’) <= tmp <= ord(‘F’):
odata = odata<4
odata += tmp - ord(‘A’) +10
return odata

wf = open("./chent.bin", “rb”)
size = os.path.getsize("./chent.bin")
wave_data2 = [0]*500
wave_data = [0]*500
for i in range(2000):
swap_data = wf.read(1)
#print ((i))

if (i%4) == 2:swap_data_low = ord(swap_data)#print (("%d" % swap_data_low))if (i%4) == 3:swap_data_high = ord(swap_data)#print (("%d" % swap_data_high))data = swap_data_high*255 + swap_data_lowif data > 32768:data = data - 65536count = int(i/4) wave_data2[count] = data print ((data))

wf.close()

print ((“out #######”))

N = 500
framerate = 8000
df = framerate/(N-1)
freq = [df*n for n in range(0,N)]

c=numpy.fft.fft(wave_data2)2/N
d=int(len?/2)
#time = numpy.arange(0, nframes)(1/framerate)
time = numpy.arange(0, 500)*(1/framerate)
shiyu = [0]*500
for i in range(500):
shiyu[i] = wave_data2[i]

pylab.plot(time,shiyu)
pylab.show()

while freq[d]>4000:
d-=10
pylab.plot(freq[:d-1],abs(c[:d-1]),‘r’)
pylab.show()

實(shí)際效果：

原始數(shù)據(jù)文件可以在微信公眾號(hào) 程序開發(fā)的晉級(jí)之路索取

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的audio 应用-Python 分析工具的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。