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_low
    if data > 32768:
        
        data = data - 65536
    count = 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