audio 应用-Python 分析工具

一直以来音频的分析工具都是matlab ，虽然部分播放器都有些内置的分析模块，但是cooledit AD内置的都不太好用，仅仅支持几种固定的数据，对于自定义格式的音频数据无能为力，并且需要随着cooledit 被收购后AD的价格也太高了，有需要安装如此大的应用软件，重要的是还不能跨平台。
几年来的一个趋势就是Python 渐渐成了各个方向首选的工具，比起臃肿的起来app，Python的轻量级工具包模块可以在线和离线自定义安装，最重要的可以实现跨平台应用。
音频的Python 工具主要是pyaudio ，一般audio的分析也需要数值运算和画图功能。
例子：
16bit adc 数据以32 位的视频进行存贮，使用8khz 采样率采集，数据使用1khz 正弦波，单通道。

这个数据首先要从字符串转成Python能够运算的数据，这个就是用ord函数进行，再做一次fft ，然后进行时域和频域的画图。
import wave
import pyaudio
import numpy
import pylab
import os
import struct

def str2hex(s):
odata = 0;
#su = s.upper()
su = s
print ((s))
for c in su:
tmp = ord©
if tmp < ord(‘9’):
odata = odata<<4
odata += tmp - ord(‘0’)
elif ord(‘A’) <= tmp <= ord(‘F’):
odata = odata<4
odata += tmp - ord(‘A’) +10
return odata

wf = open("./chent.bin", “rb”)
size = os.path.getsize("./chent.bin")
wave_data2 = [0]*500
wave_data = [0]*500
for i in range(2000):
swap_data = wf.read(1)
#print ((i))

if (i%4) == 2:swap_data_low = ord(swap_data)#print (("%d" % swap_data_low))if (i%4) == 3:swap_data_high = ord(swap_data)#print (("%d" % swap_data_high))data = swap_data_high*255 + swap_data_lowif data > 32768:data = data - 65536count = int(i/4)    wave_data2[count] = data    print ((data))

wf.close()

print ((“out #######”))

N = 500
framerate = 8000
df = framerate/(N-1)
freq = [df*n for n in range(0,N)]

c=numpy.fft.fft(wave_data2)2/N
d=int(len©/2)
#time = numpy.arange(0, nframes)(1/framerate)
time = numpy.arange(0, 500)*(1/framerate)
shiyu = [0]*500
for i in range(500):
shiyu[i] = wave_data2[i]

pylab.plot(time,shiyu)
pylab.show()

while freq[d]>4000:
d-=10
pylab.plot(freq[:d-1],abs(c[:d-1]),‘r’)
pylab.show()

实际效果：

原始数据文件可以在微信公众号程序开发的晋级之路索取

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