python读取wav文件进行傅里叶变换
时间: 2023-08-23 13:57:33 浏览: 72
要在Python中对WAV文件进行傅里叶变换,你可以使用`numpy`和`scipy`库来进行处理。下面是一个示例代码:
```python
import wave
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fft import fft
# 打开WAV文件
with wave.open('audio.wav', 'rb') as wav_file:
# 读取所有音频数据
audio_data = wav_file.readframes(-1)
audio_data = np.frombuffer(audio_data, dtype=np.int16)
# 计算音频数据的傅里叶变换
fft_data = fft(audio_data)
# 计算频率轴
sample_rate = wav_file.getframerate()
freq_axis = np.linspace(0, sample_rate, len(fft_data))
# 绘制频谱图
plt.plot(freq_axis[:len(fft_data) // 2], np.abs(fft_data[:len(fft_data) // 2]))
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
***
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python读取多通道wav文件进行傅里叶变换
要在Python中读取多通道的WAV文件并进行傅里叶变换,你可以使用`scipy`和`numpy`库来进行处理。下面是一个示例代码:
```python
import wave
import numpy as np
from scipy.fft import fft
# 打开WAV文件
with wave.open('audio.wav', 'rb') as wav_file:
# 获取文件信息
sample_width = wav_file.getsampwidth()
sample_rate = wav_file.getframerate()
num_channels = wav_file.getnchannels()
num_frames = wav_file.getnframes()
# 读取所有音频数据
audio_data = wav_file.readframes(num_frames)
audio_data = np.frombuffer(audio_data, dtype=np.int16)
# 将音频数据重塑为多通道数组
audio_data = audio_data.reshape((-1, num_channels))
# 对每个通道进行傅里叶变换
fft_data = []
for channel in range(num_channels):
channel_data = audio_data[:, channel]
channel_fft = fft(channel_data)
fft_data.append(channel_fft)
# 可以使用获取到的频域数据进行后续处理
for channel, data in enumerate(fft_data):
print(f"Channel {channel+1} FFT Data:")
print(data)
```
以上代码示例打开一个名为`audio.wav`的WAV文件,并获取文件的基本信息。然后,将音频数据重塑为多通道的数组。接下来,对每个通道的数据进行傅里叶变换,将结果存储在一个列表中。你可以根据需要进一步处理和分析每个通道的频域数据。
请确保文件存在,路径正确,并且WAV文件是多通道的。如果你的文件是单通道的,你可以简化代码,直接对单通道的音频数据进行傅里叶变换。
用python对一个read.wav文件进行logmmse算法降噪
可以使用Python中的`pydub`库来读取和写入音频文件,并使用`logmmse`算法进行降噪。以下是一个示例代码:
```python
from pydub import AudioSegment
import numpy as np
from scipy.signal import lfilter, hamming
from scipy.fftpack import fft, ifft
def logmmse(x, noise_frames=10, S=2, eta=0.15, speech_enhancement=True):
# 计算每个短时傅里叶变换的大小
N = 512
K = 16
overlap = N - K
win = hamming(N)
X = np.array([fft(win * x[i:i + N]) for i in range(0, len(x) - N, overlap)])
X_mag = np.abs(X)
# 计算每个短时傅里叶变换的噪声估计
noise_frames = min(noise_frames, X_mag.shape[0])
noise_mean = np.mean(X_mag[:noise_frames], axis=0)
noise_std = np.std(X_mag[:noise_frames], axis=0)
# 计算每个短时傅里叶变换的信噪比
gamma = X_mag / noise_mean - 1
gamma[gamma < 0] = 0
# 计算每个短时傅里叶变换的平滑系数
xi = np.zeros_like(gamma)
for i in range(1, xi.shape[0]):
xi[i] = eta * xi[i - 1] + (1 - eta) * np.maximum(gamma[i] - 1, 0)
xi[xi < S] = S
# 计算每个短时傅里叶变换的增强系数
if speech_enhancement:
beta = gamma * xi / (1 + xi)
else:
beta = xi / (1 + xi)
# 进行短时傅里叶逆变换
Y = np.zeros_like(X)
for i in range(Y.shape[0]):
Y[i] = ifft(np.maximum(X[i] - noise_mean - beta[i] * noise_std, 0)).real
# 将每个短时信号叠加起来
y = np.zeros(len(x))
for i in range(Y.shape[0]):
y[i * overlap:i * overlap + N] += win * Y[i]
return y.astype(np.int16)
# 读取音频文件
sound = AudioSegment.from_file("read.wav", format="wav")
samples = np.array(sound.get_array_of_samples())
# 进行logmmse降噪
denoised_samples = logmmse(samples)
# 将降噪后的信号写入新的音频文件
denoised_sound = AudioSegment(
data=denoised_samples.tobytes(),
sample_width=sound.sample_width,
frame_rate=sound.frame_rate,
channels=sound.channels
)
denoised_sound.export("denoised.wav", format="wav")
```
其中`logmmse`函数实现了`logmmse`算法,可以指定噪声帧数和其他参数来控制算法的降噪效果。读取音频文件可以使用`pydub`库中的`AudioSegment.from_file`函数,将降噪后的信号写入新的音频文件可以使用`pydub`库中的`AudioSegment`类和`export`函数。