前言
本文主要记录python下音频常用的操作，以.wav格式文件为例。其实网上有很多现成的音频工具包，如果仅仅调用，工具包是更方便的。
更多pyton下的操作可以参考： 用python做科学计算
1、批量读取.wav文件名：
这里用到字符串路径：
1.通常意义字符串(str)
2.原始字符串，以大写R 或 小写r开始，r''，不对特殊字符进行转义
3.Unicode字符串，u'' basestring子类
如：
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path = './file/n'path = r'.\file\n'path = '.\\file\\n' |
三者等价，右划线\为转义字符，引号前加r表示原始字符串，而不转义（r:raw string）.
常用获取帮助的方式：
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>>> help(str)>>> dir(str)>>> help(str.replace) |
2、读取.wav文件
wave.open 用法：
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wave.open(file,mode) |
mode可以是：
‘rb'，读取文件；
‘wb'，写入文件;
不支持同时读/写操作。
Wave_read.getparams用法：
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f = wave.open(file,'rb')params = f.getparams()nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4] |
其中最后一行为常用的音频参数：
- nchannels:声道数
- sampwidth:量化位数（byte）
- framerate:采样频率
- nframes:采样点数
单通道
对应code:
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import waveimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport os filepath = "./data/" #添加路径filename= os.listdir(filepath) #得到文件夹下的所有文件名称 f = wave.open(filepath+filename[1],'rb')params = f.getparams()nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]strData = f.readframes(nframes)#读取音频，字符串格式waveData = np.fromstring(strData,dtype=np.int16)#将字符串转化为intwaveData = waveData*1.0/(max(abs(waveData)))#wave幅值归一化# plot the wavetime = np.arange(0,nframes)*(1.0 / framerate)plt.plot(time,waveData)plt.xlabel("Time(s)")plt.ylabel("Amplitude")plt.title("Single channel wavedata")plt.grid('on')#标尺，on：有，off:无。 |
结果图：
多通道
这里通道数为3，主要借助np.reshape一下，其他同单通道处理完全一致，对应code:
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# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed May 3 12:15:34 2017 @author: Nobleding""" import waveimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport os filepath = "./data/" #添加路径filename= os.listdir(filepath) #得到文件夹下的所有文件名称 f = wave.open(filepath+filename[0],'rb')params = f.getparams()nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]strData = f.readframes(nframes)#读取音频，字符串格式waveData = np.fromstring(strData,dtype=np.int16)#将字符串转化为intwaveData = waveData*1.0/(max(abs(waveData)))#wave幅值归一化waveData = np.reshape(waveData,[nframes,nchannels])f.close()# plot the wavetime = np.arange(0,nframes)*(1.0 / framerate)plt.figure()plt.subplot(5,1,1)plt.plot(time,waveData[:,0])plt.xlabel("Time(s)")plt.ylabel("Amplitude")plt.title("Ch-1 wavedata")plt.grid('on')#标尺，on：有，off:无。plt.subplot(5,1,3)plt.plot(time,waveData[:,1])plt.xlabel("Time(s)")plt.ylabel("Amplitude")plt.title("Ch-2 wavedata")plt.grid('on')#标尺，on：有，off:无。plt.subplot(5,1,5)plt.plot(time,waveData[:,2])plt.xlabel("Time(s)")plt.ylabel("Amplitude")plt.title("Ch-3 wavedata")plt.grid('on')#标尺，on：有，off:无。plt.show() |
效果图：
单通道为多通道的特例，所以多通道的读取方式对任意通道wav文件都适用。需要注意的是，waveData在reshape之后，与之前的数据结构是不同的。即waveData[0]等价于reshape之前的waveData，但不影响绘图分析，只是在分析频谱时才有必要考虑这一点。
3、wav写入
涉及到的主要指令有三个：
参数设置：
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nchannels = 1 #单通道为例sampwidth = 2fs = 8000data_size = len(outData)framerate = int(fs)nframes = data_sizecomptype = "NONE"compname = "not compressed"outwave.setparams((nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname)) |
待写入wav文件的存储路径及文件名：
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outfile = filepath+'out1.wav'outwave = wave.open(outfile, 'wb')#定义存储路径以及文件名 |
数据的写入：
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for v in outData:outwave.writeframes(struct.pack('h', int(v * 64000 / 2)))#outData:16位，-32767~32767，注意不要溢出 |
单通道数据写入：
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import wave#import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport osimport struct #wav文件读取filepath = "./data/" #添加路径filename= os.listdir(filepath) #得到文件夹下的所有文件名称 f = wave.open(filepath+filename[1],'rb')params = f.getparams()nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]strData = f.readframes(nframes)#读取音频，字符串格式waveData = np.fromstring(strData,dtype=np.int16)#将字符串转化为intwaveData = waveData*1.0/(max(abs(waveData)))#wave幅值归一化f.close()#wav文件写入outData = waveData#待写入wav的数据，这里仍然取waveData数据outfile = filepath+'out1.wav'outwave = wave.open(outfile, 'wb')#定义存储路径以及文件名nchannels = 1sampwidth = 2fs = 8000data_size = len(outData)framerate = int(fs)nframes = data_sizecomptype = "NONE"compname = "not compressed"outwave.setparams((nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname)) for v in outData: outwave.writeframes(struct.pack('h', int(v * 64000 / 2)))#outData:16位，-32767~32767，注意不要溢出outwave.close() |
多通道数据写入：
多通道的写入与多通道读取类似，多通道读取是将一维数据reshape为二维，多通道的写入是将二维的数据reshape为一维，其实就是一个逆向的过程：
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import wave#import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport osimport struct #wav文件读取filepath = "./data/" #添加路径filename= os.listdir(filepath) #得到文件夹下的所有文件名称 f = wave.open(filepath+filename[0],'rb')params = f.getparams()nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]strData = f.readframes(nframes)#读取音频，字符串格式waveData = np.fromstring(strData,dtype=np.int16)#将字符串转化为intwaveData = waveData*1.0/(max(abs(waveData)))#wave幅值归一化waveData = np.reshape(waveData,[nframes,nchannels])f.close()#wav文件写入outData = waveData#待写入wav的数据，这里仍然取waveData数据outData = np.reshape(outData,[nframes*nchannels,1])outfile = filepath+'out2.wav'outwave = wave.open(outfile, 'wb')#定义存储路径以及文件名nchannels = 3sampwidth = 2fs = 8000data_size = len(outData)framerate = int(fs)nframes = data_sizecomptype = "NONE"compname = "not compressed"outwave.setparams((nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname)) for v in outData: outwave.writeframes(struct.pack('h', int(v * 64000 / 2)))#outData:16位，-32767~32767，注意不要溢出outwave.close() |
这里用到struct.pack(.)二进制的转化：
例如：
4、音频播放
wav文件的播放需要用到pyaudio，安装包点击这里。我将它放在\Scripts文件夹下，cmd并切换到对应目录
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pip install PyAudio-0.2.9-cp35-none-win_amd64.whl |
pyaudio安装完成。
Pyaudio主要用法：
主要列出pyaudio对象的open()方法的参数：
- rate:采样率
- channels:声道数
- format:采样值的量化格式，值可以为paFloat32、paInt32、paInt24、paInt16、paInt8等。下面的例子中，使用get_from_width()将值为2的sampwidth转换为paInt16.
- input:输入流标志，Ture表示开始输入流
- output:输出流标志
给出对应code:
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import waveimport pyaudio import os #wav文件读取filepath = "./data/" #添加路径filename= os.listdir(filepath) #得到文件夹下的所有文件名称 f = wave.open(filepath+filename[0],'rb')params = f.getparams()nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]#instantiate PyAudio p = pyaudio.PyAudio() #define stream chunk chunk = 1024#打开声音输出流stream = p.open(format = p.get_format_from_width(sampwidth), channels = nchannels, rate = framerate, output = True) #写声音输出流到声卡进行播放data = f.readframes(chunk) i=1while True: data = f.readframes(chunk) if data == b'': break stream.write(data) f.close()#stop stream stream.stop_stream() stream.close() #close PyAudio p.terminate() |
因为是python3.5，判断语句if data == b'': break 的b不能缺少。
5、信号加窗
通常对信号截断、分帧需要加窗，因为截断都有频域能量泄露，而窗函数可以减少截断带来的影响。
窗函数在scipy.signal信号处理工具箱中，如hamming窗：
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import scipy.signal as signalpl.plot(signal.hanning(512)) |
利用上面的函数，绘制hanning窗：
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import pylab as plimport scipy.signal as signalpl.figure(figsize=(6,2))pl.plot(signal.hanning(512)) |
6、信号分帧
信号分帧的理论依据，其中x是语音信号，w是窗函数：
加窗截断类似采样，为了保证相邻帧不至于差别过大，通常帧与帧之间有帧移，其实就是插值平滑的作用。
给出示意图：
这里主要用到numpy工具包，涉及的指令有：
- np.repeat：主要是直接重复
- np.tile：主要是周期性重复
对比一下：
向量情况：
矩阵情况：
对于数据：
repeat操作：
tile操作：
对应结果：
对应分帧的代码实现：
这是没有加窗的示例：
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import numpy as npimport waveimport os#import math def enframe(signal, nw, inc): '''将音频信号转化为帧。 参数含义： signal:原始音频型号 nw:每一帧的长度(这里指采样点的长度，即采样频率乘以时间间隔) inc:相邻帧的间隔（同上定义） ''' signal_length=len(signal) #信号总长度 if signal_length<=nw: #若信号长度小于一个帧的长度，则帧数定义为1 nf=1 else: #否则，计算帧的总长度 nf=int(np.ceil((1.0*signal_length-nw+inc)/inc)) pad_length=int((nf-1)*inc+nw) #所有帧加起来总的铺平后的长度 zeros=np.zeros((pad_length-signal_length,)) #不够的长度使用0填补，类似于FFT中的扩充数组操作 pad_signal=np.concatenate((signal,zeros)) #填补后的信号记为pad_signal indices=np.tile(np.arange(0,nw),(nf,1))+np.tile(np.arange(0,nf*inc,inc),(nw,1)).T #相当于对所有帧的时间点进行抽取，得到nf*nw长度的矩阵 indices=np.array(indices,dtype=np.int32) #将indices转化为矩阵 frames=pad_signal[indices] #得到帧信号# win=np.tile(winfunc(nw),(nf,1)) #window窗函数，这里默认取1# return frames*win #返回帧信号矩阵 return framesdef wavread(filename): f = wave.open(filename,'rb') params = f.getparams() nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4] strData = f.readframes(nframes)#读取音频，字符串格式 waveData = np.fromstring(strData,dtype=np.int16)#将字符串转化为int f.close() waveData = waveData*1.0/(max(abs(waveData)))#wave幅值归一化 waveData = np.reshape(waveData,[nframes,nchannels]).T return waveData filepath = "./data/" #添加路径dirname= os.listdir(filepath) #得到文件夹下的所有文件名称 filename = filepath+dirname[0]data = wavread(filename)nw = 512inc = 128Frame = enframe(data[0], nw, inc) |
如果需要加窗，只需要将函数修改为：
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def enframe(signal, nw, inc, winfunc): '''将音频信号转化为帧。 参数含义： signal:原始音频型号 nw:每一帧的长度(这里指采样点的长度，即采样频率乘以时间间隔) inc:相邻帧的间隔（同上定义） ''' signal_length=len(signal) #信号总长度 if signal_length<=nw: #若信号长度小于一个帧的长度，则帧数定义为1 nf=1 else: #否则，计算帧的总长度 nf=int(np.ceil((1.0*signal_length-nw+inc)/inc)) pad_length=int((nf-1)*inc+nw) #所有帧加起来总的铺平后的长度 zeros=np.zeros((pad_length-signal_length,)) #不够的长度使用0填补，类似于FFT中的扩充数组操作 pad_signal=np.concatenate((signal,zeros)) #填补后的信号记为pad_signal indices=np.tile(np.arange(0,nw),(nf,1))+np.tile(np.arange(0,nf*inc,inc),(nw,1)).T #相当于对所有帧的时间点进行抽取，得到nf*nw长度的矩阵 indices=np.array(indices,dtype=np.int32) #将indices转化为矩阵 frames=pad_signal[indices] #得到帧信号 win=np.tile(winfunc,(nf,1)) #window窗函数，这里默认取1 return frames*win #返回帧信号矩阵 |
其中窗函数，以hamming窗为例：
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winfunc = signal.hamming(nw)Frame = enframe(data[0], nw, inc, winfunc) |
调用即可。
7、语谱图
其实得到了分帧信号，频域变换取幅值，就可以得到语谱图，如果仅仅是观察，matplotlib.pyplot有specgram指令：
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import waveimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport os filepath = "./data/" #添加路径filename= os.listdir(filepath) #得到文件夹下的所有文件名称 f = wave.open(filepath+filename[0],'rb')params = f.getparams()nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]strData = f.readframes(nframes)#读取音频，字符串格式waveData = np.fromstring(strData,dtype=np.int16)#将字符串转化为intwaveData = waveData*1.0/(max(abs(waveData)))#wave幅值归一化waveData = np.reshape(waveData,[nframes,nchannels]).Tf.close()# plot the waveplt.specgram(waveData[0],Fs = framerate, scale_by_freq = True, sides = 'default')plt.ylabel('Frequency(Hz)')plt.xlabel('Time(s)')plt.show() |
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6799994.html
