准备工作:
首先,我们需要 import 几个工具包,一个是 python 标准库中的 wave 模块,用于音频处理操作,另外两个是 numpy 和 matplot,提供数据处理函数。
一:读取本地音频数据
处理音频第一步是需要从让计算机“听到”声音,这里我们使用 python 标准库中自带的 wave模块进行音频参数的获取。
(1) 导入 wave 模块
(2) 使用 wave 中的函数 open 打开音频文件,wave.open(file,mode)函数带有两个参数, 第一个 file 是所需要打开的文件名及路径,使用字符串表示;第二个 mode 是打开的模式,也是用字符串表示 ('rb'或'wb')
(3) 打开音频后使用 getparams() 获取音频基本的相关参数(nchannels:声道数,
sampwidth:量化位数或量化深度,framerate:采样频率,nframes:采样点数)
# 导入 wave 模块 import wave # 用于绘制波形图 import matplotlib.pyplot as plt # 用于计算波形数据 import numpy as np # 用于系统处理,如读取本地音频文件 import os # 打开WAV文档 f = wave.open(r"2.wav",'rb' ) # 读取格式信息 params = f.getparams () nchannels,sampwidth, framerate, nframes = params [:4] print(framerate)
二:读取单通道音频,并绘制波形图(常见音频为左右2个声道)
(1) 通过第一步,可以继续读取音频数据本身,保存为字符串格式
readframes:
读取声音数据,传递一个参数指定需要读取的长度(以取样点为单位),readframes返回的是二进制数据(一大堆bytes),在Python中用字符串表示二进制数据。
strData = f.readframes(nframes)
(2) 如果需要绘制波形图,则需要将字符串格式的音频数据转化为 int 类型
frombuffer:
根据声道数和量化单位,将读取的二进制数据转换为一个可以计算的数组。
通过frombuffer函数将二进制转换为整型数组,通过其参数dtype指定转换后的数据格式。
waveData=np.frombuffer(strData,dtype=np.int16)
此处需要使用到 numpy 进行数据格式的转化
(3) 将幅值归一化
把数据变成(0,1)之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速。
waveData=waveData*1.0/(max(abs(waveData)))
这一步去掉也可画出波形图,可以尝试不用此步,找出波形图的不同
(4) 绘制图像
通过取样点数和取样频率计算出取样的时间:
time = np.arange(0,nframes)*(1.0/framerate)
import wave # 导入 wave 模块 import matplotlib.pyplot as plt # 用于绘制波形图 import numpy as np # 用于计算波形数据 import os # 用于系统处理,如读取本地音频文件 f = wave.open(r"di.wav",'rb' ) params = f.getparams () nchannels,sampwidth, framerate, nframes = params [:4] print(framerate) # 读取波形数据 strData = f.readframes(nframes) # 将字符串转换为16位整数 waveData = np.frombuffer(strData,dtype=np.int16) # 幅值归一化 waveData = waveData*1.0/(max(abs(waveData))) #计算音频的时间 time = np.arange(0,nframes)*(1.0 / framerate) plt.plot(time,waveData) plt.xlabel("Time(s)") plt.ylabel("Amplitude") plt.title("Single channel wavedata") plt.show()
效果图
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