用python写一边录音一边显示MFCC图的多线程程序

以下是一个用Python编写的多线程程序，可以实现一边录音一边显示MFCC图像。

import pyaudio
import numpy as np
import threading
import queue
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

# 参数设置
CHUNK_SIZE = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 44100
N_MFCC = 13
N_FFT = 2048
HOP_LENGTH = 512
DURATION = 5

# 创建队列和事件
q = queue.Queue()
e = threading.Event()

# 创建PyAudio对象
p = pyaudio.PyAudio()

# 创建MFCC绘图函数
def plot_mfcc():
    global q, e
    fig, ax = plt.subplots()
    while not e.is_set():
        # 从队列中获取MFCC数据
        mfcc = q.get()
        # 绘制MFCC图像
        librosa.display.specshow(mfcc, x_axis='time', ax=ax)
        ax.set(title='MFCC')
        plt.pause(0.01)
        ax.cla()

# 创建麦克风录音函数
def record():
    global q, e
    stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK_SIZE)
    mfcc = np.zeros((N_MFCC, 1))
    while not e.is_set():
        # 从麦克风中读取音频数据
        data = stream.read(CHUNK_SIZE)
        # 转换为numpy数组
        samples = np.frombuffer(data, dtype=np.int16)
        # 计算MFCC
        mfcc_new = librosa.feature.mfcc(samples, sr=RATE, n_fft=N_FFT, hop_length=HOP_LENGTH, n_mfcc=N_MFCC)
        # 将新的MFCC数据添加到队列中
        q.put(mfcc_new)
        # 更新MFCC数据
        mfcc = np.hstack((mfcc, mfcc_new[:, -1].reshape(-1, 1)))
        # 判断是否录制到指定时长
        if mfcc.shape[1] > DURATION * RATE / HOP_LENGTH:
            break
    # 停止音频流
    stream.stop_stream()
    stream.close()
    # 关闭PyAudio对象
    p.terminate()
    # 设置事件
    e.set()

# 创建线程
t1 = threading.Thread(target=plot_mfcc)
t2 = threading.Thread(target=record)

# 启动线程
t1.start()
t2.start()

# 等待线程结束
t1.join()
t2.join()

该程序分为两个线程：一个线程用于录音，另一个线程用于绘制MFCC图像。录音线程从麦克风中读取音频数据，并计算MFCC特征，然后将新的MFCC特征添加到队列中。绘图线程从队列中获取MFCC特征，并绘制MFCC图像。

程序中还使用了一个事件对象，用于控制线程的启停。当录音线程录制到指定时长后，设置事件对象，停止线程的执行。

注意，程序中的绘图函数使用了Matplotlib库，需要将其安装到Python环境中。可以使用以下命令安装Matplotlib：

pip install matplotlib

除此之外，还需要安装Librosa库，用于计算音频MFCC特征。可以使用以下命令安装Librosa：

pip install librosa