python - python从音频文件中提取音频频谱

Question

抱歉，如果我提交了副本，但我想知道 python 中是否有任何库可以让您从音频文件中提取声谱。我希望能够获取一个音频文件并编写一个算法，该算法将返回一组数据 {TimeStampInFile;频幅}.

我听说这通常被称为节拍检测，但据我所知，节拍检测不是一种精确的方法，它只对可视化有用，而我想对提取的数据进行操作，然后将其转换回音频文件。我不需要实时执行此操作。

我将不胜感激任何建议。

Answer 1

您可以使用 scipy 计算和可视化频谱和频谱图，对于此测试，我使用了此音频文件:vignesh.wav

from scipy.io import wavfile # scipy library to read wav files
import numpy as np

AudioName = "vignesh.wav" # Audio File
fs, Audiodata = wavfile.read(AudioName)

# Plot the audio signal in time
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(Audiodata)
plt.title('Audio signal in time',size=16)

# spectrum
from scipy.fftpack import fft # fourier transform
n = len(Audiodata) 
AudioFreq = fft(Audiodata)
AudioFreq = AudioFreq[0:int(np.ceil((n+1)/2.0))] #Half of the spectrum
MagFreq = np.abs(AudioFreq) # Magnitude
MagFreq = MagFreq / float(n)
# power spectrum
MagFreq = MagFreq**2
if n % 2 > 0: # ffte odd 
    MagFreq[1:len(MagFreq)] = MagFreq[1:len(MagFreq)] * 2
else:# fft even
    MagFreq[1:len(MagFreq) -1] = MagFreq[1:len(MagFreq) - 1] * 2 

plt.figure()
freqAxis = np.arange(0,int(np.ceil((n+1)/2.0)), 1.0) * (fs / n);
plt.plot(freqAxis/1000.0, 10*np.log10(MagFreq)) #Power spectrum
plt.xlabel('Frequency (kHz)'); plt.ylabel('Power spectrum (dB)');


#Spectrogram
from scipy import signal
N = 512 #Number of point in the fft
f, t, Sxx = signal.spectrogram(Audiodata, fs,window = signal.blackman(N),nfft=N)
plt.figure()
plt.pcolormesh(t, f,10*np.log10(Sxx)) # dB spectrogram
#plt.pcolormesh(t, f,Sxx) # Lineal spectrogram
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [seg]')
plt.title('Spectrogram with scipy.signal',size=16);

plt.show()

我测试了所有代码并且它有效，你需要 numpy、matplotlib 和 scipy。

干杯