python处理声音示例程序_声音模拟python资源-CSDN下载

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wav：2个

py：1个

5星 · 超过95%的资源需积分: 50 121 浏览量 2013-08-26 17:43:21 上传评论 3 收藏 12.45MB RAR 举报

在Python编程语言中，处理声音是一项常见的任务，尤其在多媒体应用、数据分析或语音识别等领域。本示例程序提供了处理声音的基础方法，适用于初学者和有经验的开发者。在这个项目中，我们将探讨如何使用Python库来读取、播放、保存以及进行简单的音频处理。我们来看`test.py`这个文件，它很可能包含了处理声音的代码。在Python中，最常用的音频处理库是`pydub`和`wave`。`pydub`库提供了一种简洁的方式来处理音频文件，包括格式转换、裁剪、合并等操作，而`wave`库则用于读取和写入WAV格式的音频数据。例如，`test.py`可能包含以下代码来播放音频： ```python from pydub import AudioSegment import wave # 使用pydub加载音频文件 audio = AudioSegment.from_wav("back.wav") # 播放音频 audio.play() # 保存音频到新的文件 audio.export("new_back.wav", format="wav") ``` 在上述代码中，`AudioSegment.from_wav()`用于加载`back.wav`文件，然后通过调用`play()`方法播放音频。如果需要保存音频到新文件，可以使用`export()`方法，这里将音频保存为`new_back.wav`。对于声音处理，`pydub`库还提供了丰富的功能。例如，可以调整音频的速度、音量，甚至可以对音频进行静音处理： ```python # 提高音量 audio = audio + 6dB # 增加6分贝音量 # 改变播放速度 audio = audio.speedup(2) # 将播放速度提高两倍 # 静音处理 mute_audio = audio.overlay(AudioSegment.silent(duration=audio.duration_seconds)) ``` 此外，Python还可以使用`wave`库来读取和分析WAV文件。例如： ```python import wave # 打开WAV文件 with wave.open("speak.wav", "rb") as wfile: nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname = wfile.getparams() print(f"Channels: {nchannels}, Sample Width: {sampwidth}, Frame Rate: {framerate}, Frames: {nframes}") data = wfile.readframes(nframes) # 数据处理 # ... ``` 在这个例子中，`wave.open()`用于打开`speak.wav`文件，获取其参数如声道数、样本宽度、帧率和帧数。`readframes()`方法用于读取所有帧的数据，这些数据通常以原始的二进制格式存在，需要进一步处理才能进行分析或播放。 Python通过`pydub`和`wave`库为我们提供了强大的声音处理能力。不论是播放音频、转换格式，还是进行更复杂的音频分析和处理，都能轻松应对。通过`test.py`中的示例代码，你可以学习如何利用这些工具来实现自己的声音处理需求。在实践中不断探索，你会发现Python在声音处理方面有着广阔的应用前景。

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audio-py-wav.rar （3个子文件）

test.py 2KB

back.wav 20.33MB

speak.wav 296KB

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #http://blog.csdn.net/myhaspl #code:[email protected] import wave import pylab as pl import numpy as np print 'http://blog.csdn.net/myhaspl' print '[email protected]' print print 'working...' print "read wav data...." # 打开WAV文档 f = wave.open(r"speak.wav", "rb") fo = wave.open(r"jg.wav", "wb") fi=wave.open(r"back.wav", "rb") # 读取波形数据 # (nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname) params = f.getparams() nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4] str_data = f.readframes(nframes) fi_params=fi.getparams() fi_nframes = fi_params[3] fi_str_data=fi.readframes(fi_nframes) #将波形数据转换为数组，并更改 print "update wav data...." wave_data = np.fromstring(str_data, dtype=np.short) fi_wave_data= np.fromstring(fi_str_data, dtype=np.short) #复制并合并声音 new_wave_data=np.hstack((wave_data,wave_data,wave_data,wave_data,wave_data,wave_data,wave_data,wave_data)) temp_wavedata=fi_wave_data[:len(new_wave_data)] new_wave_data=temp_wavedata*0.5+new_wave_data*0.5 new_wave_data=np.array(new_wave_data) new_wave_data =new_wave_data.astype(wave_data.dtype) new_str_data=new_wave_data.tostring() #写波形数据参数 print "save new wav files...." fo.setnchannels(nchannels) fo.setframerate(framerate) fo.setsampwidth(sampwidth) fo.writeframes(new_str_data) # 绘制波形 wave_data.shape = -1, 2 wave_data = wave_data.T time = np.arange(0, nframes) * (1.0 / framerate) pl.subplot(221) pl.plot(time, wave_data[0]) pl.subplot(222) pl.plot(time, wave_data[1], c="g") pl.xlabel("time (seconds)") pl.show() # 绘制波形 new_wave_data.shape = -1, 2 new_wave_data =new_wave_data.T new_time = np.arange(0, nframes*8) * (1.0 / framerate) pl.subplot(223) pl.plot(new_time,new_wave_data[0]) pl.subplot(224) pl.plot(new_time, new_wave_data[1], c="g") pl.xlabel("time (seconds)") pl.show()

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