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python 音频可视化
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python 音频可视化，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含2348字，纯文字阅读大概需要4分钟。
内容图文
暂时记录。
这里的简单原理就是获取声卡输入输出设备中的数据（注意驱动什么的没有问题，能用麦克风），然后 matplotlib 绘制出来，想要看到音乐的节奏振动就再 fft 一下。至于如何不断更新波形，matplotlib 有一个 animation 方法可以用（见下面第二种方法），但实际上我用了之后发现显示效果不如第一种（可能是姿势不对）。之前用 matlab 做的，也很不错。
第一种方法（波形显示更流畅，代码参考这个视频）：
from _tkinter import TclError
import pyaudio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import struct
channels = 1
rate = 44100
chunk = 1024 * 2
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(
format=pyaudio.paInt16,
channels=channels,
rate=rate,
input=True,
output=True,
frames_per_buffer=chunk
)
stream.start_stream()
xf = np.linspace(0, rate, chunk)
fig, ax = plt.subplots()
lf, = ax.semilogx(xf, np.zeros(chunk), ‘-‘, lw=1)
ax.set_xlim(20, rate / 2)
ax.set_ylim(0, 1)
plt.show(block=False)
while stream.is_active():
data = stream.read(chunk)
data_int = struct.unpack(str(chunk * 2) + ‘B‘, data)
yf = np.fft.fft(data_int)
lf.set_ydata(np.abs(yf[:chunk]) * 2 / (256 * chunk))
try:
ax.figure.canvas.draw()
ax.figure.canvas.flush_events()
except TclError:
stream.stop_stream()
stream.close()
break
第二种方法：
import pyaudio
import numpy as np
# from scipy.fftpack import fft
import matplotlib.pyplot as plt
import struct
from matplotlib.animation import FuncAnimation
channels = 1
rate = 44100
chunk = 1024 * 2
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(
format=pyaudio.paInt16,
channels=channels,
rate=rate,
input=True,
output=True,
)
stream.start_stream()
x = np.arange(0, 2*chunk, 2)
xf = np.linspace(0, rate, chunk)
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
l, = ax1.plot(x, np.zeros(chunk), ‘-‘, lw=1)
lf, = ax2.semilogx(xf, np.zeros(chunk), ‘-‘, lw=1)
ax1.set_xlim(0, 2*chunk)
ax1.set_ylim(0, 255)
ax2.set_xlim(20, rate / 2)
ax2.set_ylim(0, 1)
plt.setp(ax1, xticks=[0, chunk, 2 * chunk], yticks=[0, 128, 255])
def gen():
while stream.is_active():
data = stream.read(chunk)
data_int = struct.unpack(str(chunk*2) + ‘B‘, data)
data_np = np.array(data_int, dtype=‘b‘)[::2] + 128
yf = np.fft.fft(data_int)
yield data_np, yf
def init():
lf.set_ydata(np.random.rand(chunk))
return lf,
def update(data):
ax1.figure.canvas.draw()
ax2.figure.canvas.draw()
l.set_ydata(data[0])
lf.set_ydata(np.abs(data[1][:chunk]) * 2 / (256 * chunk))
return lf,
animate = FuncAnimation(fig, update, gen, blit=True, interval=0.1, repeat=False, init_func=init)
plt.show()
stream.stop_stream()
stream.close()
原文：https://www.cnblogs.com/darkchii/p/11827461.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python 音频可视化全部内容，希望文章能够帮你解决python 音频可视化所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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