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处理音频文件的python模块
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处理音频文件的python模块，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2297字，纯文字阅读大概需要4分钟。
内容图文
首先是wave
def read_wav_data(filename):''' 读取一个wav文件，返回声音信号的时域谱矩阵和播放时间 ''' filename="/home/chenyang/"+filename[2:]with wave.open(filename,"rb") as wav: # 打开一个wav格式的声音文件流 num_frame = wav.getnframes() # 获取帧数 num_channel=wav.getnchannels() # 获取声道数 framerate=wav.getframerate() # 获取帧速率 num_sample_width=wav.getsampwidth() # 获取实例的比特宽度，即每一帧的字节数 str_data = wav.readframes(num_frame) # 读取全部的帧 wav.close() # 关闭流 wave_data = np.fromstring(str_data, dtype = np.short) # 将声音文件数据转换为数组矩阵形式 wave_data.shape = -1, num_channel # 按照声道数将数组整形，单声道时候是一列数组，双声道时候是两列的矩阵 wave_data = wave_data.T # 将矩阵转置#wave_data = wave_data return wave_data, framerate
接着就是
from python_speech_features import mfccfrom python_speech_features import delta
def GetMfccFeature(wavsignal, fs):# 获取输入特征 feat_mfcc=mfcc(wavsignal[0],fs) feat_mfcc_d=delta(feat_mfcc,2) feat_mfcc_dd=delta(feat_mfcc_d,2)# 返回值分别是mfcc特征向量的矩阵及其一阶差分和二阶差分矩阵 wav_feature = np.column_stack((feat_mfcc, feat_mfcc_d, feat_mfcc_dd))return wav_feature
接着就是
from scipy.io import wavfile as wav
fs, audio = wav.read(file)
这个是语谱图函数
def GetFrequencyFeature(wavsignal, fs):'''
'''if(16000 != fs):raise ValueError('[Error] ASRT currently only supports wav audio files with a sampling rate of 16000 Hz, but this audio is ' + str(fs) + ' Hz. ')# wav波形 加时间窗以及时移10ms
time_window = 25 # 单位ms
window_length = fs / 1000 * time_window # 计算窗长度的公式，目前全部为400固定值
wav_arr = np.array(wavsignal)#wav_length = len(wavsignal[0])
wav_length = wav_arr.shape[1]
range0_end = int(len(wavsignal[0])/fs*1000 - time_window) // 10 + 1 # 计算循环终止的位置，也就是最终生成的窗数
data_input = np.zeros((range0_end, window_length // 2), dtype = np.float) # 用于存放最终的频率特征数据
data_line = np.zeros((1, window_length), dtype = np.float)for i in range(0, range0_end):
p_start = i * 160
p_end = p_start + 400
data_line = wav_arr[0, p_start:p_end]
data_line = data_line * w # 加窗
data_line = np.abs(fft(data_line)) / wav_length
data_input[i]=data_line[0: window_length // 2] # 设置为400除以2的值（即200）是取一半数据，因为是对称的#print(data_input.shape)
data_input = np.log(data_input + 1)return data_input还用
torchaudio
https://pytorch.org/audio/
aukit
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的处理音频文件的python模块全部内容，希望文章能够帮你解决处理音频文件的python模块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。
内容备注
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来源：【匿名】