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python音频处理用到的操作的示例代码
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：
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
单通道
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：
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:
# -*- 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：
参数设置：
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))
待写入wav文件的存储路径及文件名：
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：
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。
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:
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：
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：
import numpy as np
import wave
import 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 frames
def 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 = 512
inc = 128
Frame = enframe(data[0], nw, inc)
如果需要加窗，只需要将函数修改为：
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：
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：
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()
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中文源码网。
