音频分析python代码
时间: 2023-07-22 15:15:56 浏览: 210
除了Librosa库,还有其他一些Python库可以用于音频分析。下面是一些使用Python进行音频分析的代码示例:
1. 使用Python自带的`wave`模块读取音频文件,并将音频数据显示为波形图:
```python
import wave
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 打开音频文件
audio_file = wave.open('audio_file.wav', 'r')
# 读取音频数据
audio_data = audio_file.readframes(-1)
audio_data = np.frombuffer(audio_data, dtype=np.int16)
# 绘制波形图
plt.plot(audio_data)
plt.show()
```
2. 使用Python的`pydub`库对音频进行剪辑,将音频文件截取为前5秒:
```python
from pydub import AudioSegment
# 加载音频文件
audio_file = AudioSegment.from_wav("audio_file.wav")
# 截取前5秒音频
clip = audio_file[:5000]
# 保存剪辑后的音频
clip.export("clip_audio.wav", format="wav")
```
3. 使用Python的`aubio`库对音频进行节拍检测,并显示每个节拍的时间戳:
```python
import aubio
# 加载音频文件
audio_file = aubio.source("audio_file.wav")
# 设置节拍检测器
tempo_detector = aubio.tempo("default", 1024, 512, audio_file.samplerate)
# 检测每个节拍的时间戳
while True:
samples, read = audio_file()
if tempo_detector(samples):
print(tempo_detector.get_last_s())
```
这段代码使用`aubio`库加载音频文件,并使用`aubio.tempo`函数设置节拍检测器。然后,在一个无限循环中,使用`aubio.source`函数读取音频数据,并使用`tempo_detector`检测每个节拍的时间戳,最后使用`print`函数显示每个节拍的时间戳。
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