python如何读取wav文件？

要使用Python读取WAV文件，可以使用wave模块来实现。首先，需要导入wave模块，然后使用wave.open()函数打开WAV文件。在使用open()函数时，需要指定文件名和打开模式（'r'表示只读）。接下来，可以通过调用wavefile.readframes()来读取WAV文件的音频数据。最后，使用struct模块来将读取的二进制数据转换为数字数据。下面是具体的代码示例：

import wave
import struct

# 打开WAV文件
filename = '1.wav'
wavefile = wave.open(filename, 'r')

# 获取文件的参数信息
params = wavefile.getparams()
nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]

# 读取音频数据
frames = wavefile.readframes(nframes)

# 将二进制数据转换为数字数据
samples = struct.unpack_from("<" + str(nframes) + "h", frames)

# 关闭WAV文件
wavefile.close()

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python 读取wav文件

要使用Python读取wav文件，可以使用wave模块来实现。首先，你需要导入wave模块，并使用wave.open()函数打开wav文件。然后，你可以使用一些wave对象的方法来获取音频的相关信息，例如帧数、声道数、帧速率和比特宽度。接下来，你可以使用wave.readframes()方法读取所有的帧，并将其转换为数组矩阵形式。最后，你可以根据需要对数据进行处理或显示。

示例代码如下所示：

import wave
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def read_wav_data(filename):
    '''读取一个wav文件，返回声音信号的时域谱矩阵和播放时间'''
    wav = wave.open(filename,"rb") # 打开一个wav格式的声音文件流
    num_frame = wav.getnframes() # 获取帧数
    num_channel=wav.getnchannels() # 获取声道数
    framerate=wav.getframerate() # 获取帧速率
    num_sample_width=wav.getsampwidth() # 获取实例的比特宽度，即每一帧的字节数
    str_data = wav.readframes(num_frame) # 读取全部的帧
    wav.close() # 关闭流
    wave_data = np.fromstring(str_data, dtype = np.short) # 将声音文件数据转换为数组矩阵形式
    wave_data.shape = -1, num_channel # 按照声道数将数组整形，单声道时候是一列数组，双声道时候是两列的矩阵
    wave_data = wave_data.T # 将矩阵转置
    return wave_data, framerate

def wav_show(wave_data, fs):
    # 显示出来声音波形
    time = np.arange(0, len(wave_data)) * (1.0/fs) # 计算声音的播放时间，单位为秒
    # 画声音波形
    plt.plot(time, wave_data)
    plt.show()

if(__name__=='__main__'):
    wave_data, fs = read_wav_data("1.wav")
    wav_show(wave_data[0],fs)
    wav_show(wave_data[1],fs) # 如果是双声道则保留这一行，否则删掉这一行

如何在Python中读取和处理WAV文件？

在Python中读取和处理WAV文件，你可以使用`wave`模块，它是标准库的一部分，专为处理波形音频文件而设计。以下是基本步骤：

1. **安装所需模块** (如果尚未安装)：

   pip install wave

2. **打开并读取WAV文件**:

   import wave

   # 加载WAV文件
   with wave.open('your_wav_file.wav', 'rb') as w:
       # 获取文件信息
       params = w.getparams()
       nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]
       
       # 读取整个文件的数据（样本）
       samples = w.readframes(nframes)
       data = bytearray(samples)

3. **处理音频数据**:
- 根据需要，你可以解析`data`字节流，例如将其转换为音频信号（如numpy数组）或进行特定频率分析。
- 使用Python的科学计算库（如NumPy）来处理数据，比如计算音高、频谱分析等。

4. **保存处理后的音频**:
对于修改过的数据，可以使用`wave`模块创建一个新的WAV文件保存：

   import numpy as np
   from scipy.io.wavfile import write
   
   # 将处理后的numpy数组写回wav文件
   write('output_audio.wav', framerate, data)

5. **音频处理示例**:
如果只是想提取某些片段或调整音量，可以先分块处理：

   start_time = ...  # 时间位置（单位取决于framerate）
   end_time = ...  # 时间位置
   sample_count = int((end_time - start_time) * framerate)
   clipped_samples = data[start_time*sampwidth:end_time* sampwidth]
   adjusted_samples = adjust_volume(clipped_samples)  # 自定义函数调整音量

注意，这只是一个基础示例，实际处理可能需要根据具体需求进行更多复杂的音频处理技术。