利用python怎么對音頻進行處理

這篇文章將為大家詳細講解有關利用python怎么對音頻進行處理，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

一：讀取本地音頻數據

處理音頻第一步是需要從讓計算機“聽到”聲音，這里我們使用 python 標準庫中自帶的 wave模塊進行音頻參數的獲取。

（1） 導入 wave 模塊
（2） 使用 wave 中的函數 open 打開音頻文件，wave.open(file,mode)函數帶有兩個參數， 第一個 file 是所需要打開的文件名及路徑，使用字符串表示；第二個 mode 是打開的模式，也是用字符串表示 （'rb'或'wb'）
（3） 打開音頻后使用 getparams() 獲取音頻基本的相關參數（nchannels:聲道數，
sampwidth:量化位數或量化深度，framerate:采樣頻率，nframes:采樣點數）

# 導入 wave 模塊
import wave
# 用于繪制波形圖
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于計算波形數據
import numpy as np
# 用于系統處理，如讀取本地音頻文件
import os
 
# 打開WAV文檔
f = wave.open(r"2.wav",'rb' )
# 讀取格式信息
params = f.getparams ()
nchannels,sampwidth, framerate, nframes = params [:4]
print(framerate)

二：讀取單通道音頻，并繪制波形圖（常見音頻為左右2個聲道）

（1） 通過第一步，可以繼續讀取音頻數據本身，保存為字符串格式

readframes：

讀取聲音數據，傳遞一個參數指定需要讀取的長度（以取樣點為單位），readframes返回的是二進制數據（一大堆bytes)，在Python中用字符串表示二進制數據。

strData = f.readframes(nframes)

（2） 如果需要繪制波形圖，則需要將字符串格式的音頻數據轉化為 int 類型

frombuffer：

根據聲道數和量化單位，將讀取的二進制數據轉換為一個可以計算的數組。

通過frombuffer函數將二進制轉換為整型數組，通過其參數dtype指定轉換后的數據格式。

waveData=np.frombuffer(strData,dtype=np.int16)

此處需要使用到 numpy 進行數據格式的轉化

（3） 將幅值歸一化
把數據變成（０，１）之間的小數。主要是為了數據處理方便提出來的，把數據映射到0～1范圍之內處理，更加便捷快速。

waveData=waveData*1.0/(max(abs(waveData)))

這一步去掉也可畫出波形圖，可以嘗試不用此步，找出波形圖的不同

（4） 繪制圖像

通過取樣點數和取樣頻率計算出取樣的時間：

time = np.arange(0,nframes)*(1.0/framerate)

import wave
# 導入 wave 模塊
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于繪制波形圖
import numpy as np
# 用于計算波形數據
import os
#  用于系統處理，如讀取本地音頻文件
 
f = wave.open(r"di.wav",'rb' )
params = f.getparams ()
nchannels,sampwidth, framerate, nframes = params [:4]
print(framerate)
 
# 讀取波形數據
strData = f.readframes(nframes)
# 將字符串轉換為16位整數
waveData = np.frombuffer(strData,dtype=np.int16)
# 幅值歸一化
waveData = waveData*1.0/(max(abs(waveData)))
#計算音頻的時間
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()

關于利用python怎么對音頻進行處理就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。