python 声音基频f0_如何得到一个曲子的基频？

谢邀。第一次回答受邀的题目，有些激动，也有些仓促，可能有些小毛病，也可能是别的问题的答案，没有做引用，如有发现，请告诉我处理。

题主应该是4个大的问题。

第一个问题是标题，获取曲子的基频。但是觉得这个问题太泛了。

基本频率(或简称基频，fundamental frequency)，当发声体由于振动而发出声音时，声音一般可以分解为许多单纯的正弦波，也就是说所有的自然声音基本都是由许多频率不同的正弦波组成的，其中频率最低的正弦波即为基音，而其他频率较高的正弦波则为泛音。

一个曲子就算是只有一种乐器，随着震动的方式不断变化，基频也就是不断变化的，因此基频是与时间对应的。如果是多种乐器再加上人声，它们的基频都是不一样的，表现的结果就是混在一起了。如果你只是想知道基频的数值，可以使用Adobe Audition软件，以前叫Cool Edit。导入音频文件后，观察波形下方的时频图，颜色越亮表示对应频率在这个时刻的成分越多。下图是，我从网上下载的立体声，44.1k采样率，320k比特率的《爱的祝贺》小提琴独奏的单声道节选。观察图的频率轴，其中从左图可以看到亮线呈有规律出现，就是共振峰了，右图是频率轴放大的结果，在1kHz以下有一大片亮的，其实不是很明显能找到基频，但基频就是200Hz到400Hz之间了。

如果想精确找到，可以用Matlab对音频做分帧处理，再加窗，然后做fft，fft点数应与帧长一样，通过Matlab内建的findpeaks函数再换算就可得到基频频率值了，或者用Matlab画出语谱图也能看到和Audition类似的结果。

第二问题是第一段，电信号与真实波形的关系。

我猜测题主这里的电信号应该指数字信号。要变成数字信号是有个过程的，依次是：捡拾信号、采样、量化。只要采样率是满足采样定理的数据信号，都能还原成原始模拟信号，但是其中数字信号的精度问题，就要提高采样率、量化的精度。这些详细介绍随便一本数字信号处理的书就能找到。

第三问题是第二段。

我个人感觉，对整一段音频做傅里叶变换其实没有多大意义。一般是将音频截成一小段一小段处理，也是就是分帧了，帧长是2的n次方，再加窗处理防止频谱泄露，在做短时傅里叶变化。将幅频图纵向放置，在按照时间顺序排列就是幅频图，如下图。这些详细介绍也是数字信号处理或者音频信号处理的书就能找到。或者wikipedia.org 的短时傅里叶变换的页面

第四问题是第三段。

题主所说的音高不变，可以某程度理解为振动系统的震动形式没有变化而且是稳定的，这是的傅里叶变换的结果在一些条件下是跟人的听感是对应的。但人体的听觉系统是一套复杂的系统，有骨头负责阻抗匹配，有耳蜗将物理震动转化为神经电信号，有大脑特定功能区组成的听觉感知。随意会产生很多有趣的形象，题主可以找找语音信号处理或音频信号处理的书，前面有些书是有介绍听觉系统的。

最后，基频是不是就是频谱图中最低的那个频率，这个问题。如果录音室在噪声很小，信噪比好，录音设备良好的地方，回答：频谱中对应峰值最高的频率是基频。如果存在噪声干扰严重或者设备有问题，就要具体分析了。

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