标签：ber int sci 获取 mod div people 音频 工具包
作者：桂。
时间：2017-05-03 12:18:46
链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6799994.html
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。
1、批量读取.wav文件名：
import os
filepath = "./data/" #添加路径
filename= os.listdir(filepath) #得到文件夹下的所有文件名称
for file in filename:
print(filepath+file)
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：
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：
>>> help(str) >>> dir(str) >>> help(str.replace)
2、读取.wav文件
wave.open 用法：
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：
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
对应code:
import wave
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import 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int
waveData = waveData*1.0/(max(abs(waveData)))#wave幅值归一化
# plot the wave
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.grid(‘on‘)#标尺，on：有，off:无。
结果图：
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:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed May 3 12:15:34 2017
@author: Nobleding
"""
import wave
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import 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int
waveData = waveData*1.0/(max(abs(waveData)))#wave幅值归一化
waveData = np.reshape(waveData,[nframes,nchannels])
f.close()
# plot the wave
time = 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：
nchannels = 1 #单通道为例 sampwidth = 2 fs = 8000 data_size = len(outData) framerate = int(fs) nframes = data_size comptype = "NONE" compname = "not compressed" outwave.setparams((nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname))
outfile = filepath+‘out1.wav‘ outwave = wave.open(outfile, ‘wb‘)#定义存储路径以及文件名
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：
import wave
#import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import 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int
waveData = 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 = 1
sampwidth = 2
fs = 8000
data_size = len(outData)
framerate = int(fs)
nframes = data_size
comptype = "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：
import wave
#import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import 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int
waveData = 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 = 3
sampwidth = 2
fs = 8000
data_size = len(outData)
framerate = int(fs)
nframes = data_size
comptype = "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
pip install PyAudio-0.2.9-cp35-none-win_amd64.whl
pyaudio安装完成。
主要列出pyaudio对象的open()方法的参数：
给出对应code:
import wave
import 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=1
while 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：
import scipy.signal as signal pl.plot(signal.hanning(512))
利用上面的函数，绘制hanning窗：
import pylab as pl import scipy.signal as signal pl.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：
7、语谱图
其实分帧信号，频域变换取幅值，可以得到语谱图，如果仅仅是观察，matplotlib.pyplot有specgram指令：
import wave import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import 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int waveData = waveData*1.0/(max(abs(waveData)))#wave幅值归一化 waveData = np.reshape(waveData,[nframes,nchannels]).T f.close() # plot the wave plt.specgram(waveData[0],Fs = framerate, scale_by_freq = True, sides = ‘default‘) plt.ylabel(‘Frequency(Hz)‘) plt.xlabel(‘Time(s)‘) plt.show()
标签：ber int sci 获取 mod div people 音频 工具包
原文地址：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6799994.html
