用Python实现音频卷积，并制作一个简单的HRTF效果

作为一个刚刚入门Python的小白用户，写出这篇文章还是废了我很大的力气，不过幸运的是，在网上到处东拼西凑，我还是把它给做出来了。
废话不多说，直接开始（入门向）：

音频卷积

我的Python版本是2.7.13，先安装必需的库：

pip install scipy

导入库：

from scipy.io import wavfile
from scipy.signal import fftconvolve

正经操作开始了：

file_path1 = '你的音频文件路径'
file_path2 = '你的第二个音频文件路径'
fs1, wav_data1 = wavfile.read(file_path1)
fs2, wav_data2 = wavfile.read(file_path2)  #fs里保存的是头信息，wav_data保存的就是数据，它是以数组形式存在的
temp = fftconvolve(wav_data1,wav_data2)  #将两个音频数据进行卷积
wavfile.write('temp要写入的文件路径'，44100，temp)

ps:如果遇到警告信息：WavFileWarning: Chunk (non-data) not understood, skipping it. 可以清除wav文件的元数据再试

制作HRTF效果

这个东西的简介我就不发了，直接度娘就好了
核心要求就是如下：
1，确定你要卷积的hrir方位点
2，最好是把双声道的文件分割成左右声道两个文件在进行卷积

我用的HRIR数据是CIPIC的，它是把数据以三维数组的形式保存在一个.mat文件里的。
直接上源码：

#coding=utf-8
#__Version__  1.0
#Python 2.7.13
'''
Filename: fast_convolution.py
Project: hrtf制作
Author: o花间留步面馆o
FileCreated：Sunday, 22nd March 2020 14:32
Last Modified:Sunday, 23nd March 2020 1857
'''
import wave
import numpy as np
from scipy.io import wavfile
from scipy.io import loadmat
from scipy.signal import fftconvolve  #所有操作需要的库global filename_l
global filename_r
global filename_over_l
global filename_over_r      #不想删了，怕又删出问题了。。。print ("输入所有文件的同一个上级父目录：\n")
file_path = input()print ("选择你的操作系统：\n 1,Mac/linux   2,windows")
tmp = input()def ououou():global filename_lglobal filename_rglobal filename_over_lglobal filename_over_rglobal hrir_lglobal hrir_rfilename = file_path + '\\hrtf\\hrir_final.mat'hrtfdata = loadmat(filename)  #导入hrir数据hrir_l = hrtfdata['hrir_l']hrir_r = hrtfdata['hrir_r']filename_l = file_path + '\\left.wav'filename_r = file_path + '\\right.wav'filename_over_l = file_path + '\\zuo.wav'filename_over_r = file_path + '\\you.wav'def lalala():global filename_lglobal filename_rglobal filename_over_lglobal filename_over_rglobal hrir_lglobal hrir_rfilename = file_path + '/hrtf/hrir_final.mat'hrtfdata = loadmat(filename)  #导入hrir数据hrir_l = hrtfdata['hrir_l']hrir_r = hrtfdata['hrir_r']filename_l = file_path + '/left.wav'filename_r = file_path + '/right.wav'filename_over_l = file_path + '/zuo.wav'filename_over_r = file_path + '/you.wav'if tmp == 1:lalala()if tmp == 2:ououou()def project_1(n,c):file_l = wave.open(filename_l,'rb')file_r = wave.open(filename_r,'rb')params_l = file_l.getparams()params_r = file_r.getparams()nchannels_l, sampwidth_l, framerate_l, nframes_l = params_l[:4]nchannels_r, sampwidth_r, framerate_r, nframes_r = params_r[:4]str_data_l = file_l.readframes(nframes_l)  #读取byte数组str_data_r = file_r.readframes(nframes_r)file_l.close()file_r.close()wavdatal = np.fromstring(str_data_l, dtype = np.float32)wavdatar = np.fromstring(str_data_r, dtype = np.float32)  #byte数组转十进制数组hrir_a = hrir_l[n,c,:]hrir_b = hrir_r[n,c,:]  #取方位点的数据overl = fftconvolve(hrir_a,wavdatal)overr = fftconvolve(hrir_b,wavdatar)  #最重要的操作，卷积wavfile.write(filename_over_l,44100,overl)wavfile.write(filename_over_r,44100,overr)  #写出文件def project_3(n,c):fs1, wavdatal = wavfile.read(filename_l)fs2, wavdatar = wavfile.read(filename_r)  hrir_a = hrir_l[n,c, :]hrir_b = hrir_r[n,c, :]overl = fftconvolve(hrir_a,wavdatal)overr = fftconvolve(hrir_b,wavdatar)wavfile.write(filename_over_l,44100,overl)wavfile.write(filename_over_r,44100,overr)def project_2(n,c):file_l = wave.open(filename_l,'rb')file_r = wave.open(filename_r,'rb')params_l = file_l.getparams()params_r = file_r.getparams()nchannels_l, sampwidth_l, framerate_l, nframes_l = params_l[:4]nchannels_r, sampwidth_r, framerate_r, nframes_r = params_r[:4]str_data_l = file_l.readframes(nframes_l)str_data_r = file_r.readframes(nframes_r)file_l.close()file_r.close()wavdatal = np.fromstring(str_data_l, dtype = np.short)wavdatar = np.fromstring(str_data_r, dtype = np.short)hrir_a = hrir_l[n,c,:]hrir_b = hrir_r[n,c,:]overl = fftconvolve(hrir_a,wavdatal)overr = fftconvolve(hrir_b,wavdatar)wavfile.write(filename_over_l,44100,overl)wavfile.write(filename_over_r,44100,overr)def project_4(n,a):fs1, wavdatal = wavfile.read(filename_l)fs2, wavdatar = wavfile.read(filename_r)hrir_a = hrir_l[0,0,:]hrir_b = hrir_r[0,0,:]overl = fftconvolve(hrir_a,wavdatal)overr = fftconvolve(hrir_b,wavdatar)for n in range(1,20,a):hrir_a = hrir_l[n,n,:]hrir_b = hrir_r[n,n,:]overl = fftconvolve(hrir_a,overl)overr = fftconvolve(hrir_b,overr)wavfile.write(filename_over_l,44100,overl)wavfile.write(filename_over_r,44100,overr)print("选择处理音频的方案：\n 1(成败参半，32位)     2（成败参半，16位）        3（稳定性ok）    4(实验性)")
o = 0
while o <= 3:print("输入代表方案的数字:\n")x = input()if x <= 4:breako = o + 1
if x == 1:n = int(raw_input("输入一个方位点：（0－24）").strip())c = int(raw_input("再输一个：（0－24）").strip())project_1(n,c)
if x == 2:n = int(raw_input("输入一个方位点：（0－24）").strip())c = int(raw_input("再输一个：（0－24）").strip())project_2(n,c)
if x == 3:n = int(raw_input("输入一个方位点：（0－24）").strip())c = int(raw_input("再输一个：（0－24）").strip())project_3(n,c)
if x == 4:n = int(raw_input("输入一个方位点：（0－24）").strip())a = int(raw_input("输每个方位点之间的间隔：（0－20）").strip())project_4(n,a)'''
注意事项：1、要使用这个脚本，你需要将你的音频文件拆分成左，右两个单声道文件，并分别命名为left.wav和right.wav放在桌面上
2、在桌面上新建两个空文件，分别命名为zuo.wav和you.wav
3、你需要使用cipic的hrir数据，它的格式为.mat，将它放在桌面的\hrtf文件夹里并命名为hrir_final.mat
4、要运行这个脚本你还需要安装scipy库和numpy库，如果只使用方案3,4则只需要scipy库python 2.x版本可以用 pip install scipypython 3.x版本则是 pip3 install scipy   #python3.x 我还没有测试
5、最后输出的数据需要限幅，我测试的结果它的输出最高到了792db
6、输入父目录时要按照如下格式：windows: 'C:\\Adminmaster\\Desktop' ＃手里没有windows电脑，这样写也是网上看的，两个反斜杠转义成一个Mac&linux: '/usr/share'
7、文件的所有输出都是44100hz,请尽量使用44100hz采样的音源
8、cipic的数据需要FQ下载，用wavfile读取的音频直接就以数组形式储存在name中
8、暂时就只想到这么多了，以后想到会补充的
'''
初学Python我也就只能写出这个水平的，肯定还有很多地方需要优化，还请大佬们不吝赐教

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音频卷积

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