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：

1. nchannels:声道数
2. sampwidth:量化位数（byte）
3. framerate:采样频率
4. 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：

1. rate:采样率
2. channels:声道数
3. 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.
4. input:输入流标志，Ture表示开始输入流
5. 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：

1. np.repeat：主要是直接重复
2. 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。