python实时音频处理

在Python中，我们可以使用IPython.display.Audio库来实现实时音频处理。通过使用该库的IPython.display.Audio函数，我们可以在Jupyter Notebook中直接播放音频。例如，可以使用以下代码播放音频：

from IPython.display import Audio
Audio(audio_data)

要分析实时音频数据，我们可以使用librosa库。librosa库提供了一些功能，可以提取音频的特征，并进行实时音频处理。以下是一些常用的实时音频处理技术：

1. 波形图：我们可以使用librosa.display.waveplot函数绘制音频的波形图，这可以帮助我们了解给定时间内音频的响度。

   import librosa.display
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   plt.figure(figsize=(20, 5))
   librosa.display.waveplot(y, sr=sr)
   plt.show()

2. 频谱图：我们可以使用librosa库的spectral_bandwidth函数计算音频的频谱带宽，并使用librosa.display.waveplot函数绘制音频的波形图，以及使用plt.plot函数绘制不同频谱带宽的曲线。

   spectral_bandwidth_2 = librosa.feature.spectral_bandwidth(x, hop_length=hop_length, sr=sr, p=2)[0]
   spectral_bandwidth_3 = librosa.feature.spectral_bandwidth(x, hop_length=hop_length, sr=sr, p=3)[0]
   spectral_bandwidth_4 = librosa.feature.spectral_bandwidth(x, hop_length=hop_length, sr=sr, p=4)[0]
   
   librosa.display.waveplot(x, sr=sr, alpha=0.4)
   plt.plot(t, normalize(spectral_bandwidth_2), color='r')
   plt.plot(t, normalize(spectral_bandwidth_3), color='g')
   plt.plot(t, normalize(spectral_bandwidth_4), color='y')
   plt.legend(('p=2', 'p=3', 'p=4'))
   plt.show()

3. 过零率：可以使用librosa.feature.zero_crossing_rate函数计算音频的过零率，并使用plt.plot函数绘制过零率的曲线。

   zcrs = librosa.feature.zero_crossing_rate(x)
   print(zcrs.shape)
   plt.figure(figsize=(14, 5))
   plt.plot(zcrs<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>