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。

            

            

