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我正在从wave文件进行rfft和irfft:
samplerate, data = wavfile.read(location)
input = data.T[0] # first track of audio
fftData = np.fft.rfft(input[sample:], length)
output = np.fft.irfft(fftData).astype(data.dtype)
stream = p.open(format=pyaudio.paFloat32,
channels=1,
rate=fs,
output=True)
stream.write(output)
stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()
最佳答案
到目前为止,最好的工作解决方案似乎是使用中位数进行标准化,并使用.astype(np.float32)作为pyAudio输出是float32:
samplerate, data = wavfile.read(location)
input = data.T[0] # first track of audio
fftData = np.fft.rfft(input[sample:], length)
fftData = np.divide(fftData, np.median(fftData))
output = np.fft.irfft(fftData).astype(dtype=np.float32)
关于python - numpy RFFT/IRFFT音量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49256507/
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我正在将 python 代码转换为 MATLAB,其中一个代码使用 numpy rfft。在 numpy 的文档中,它说的是真实输入。 Compute the one-dimensional disc
我是一名优秀的程序员,十分优秀!