python声音频谱分析

Python中可以使用一些库来进行音频频谱分析，其中比较常用的是librosa和pyaudio库。下面是使用librosa库来进行音频频谱分析的简单示例代码：

import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取音频文件
audio_file = "test.wav"
y, sr = librosa.load(audio_file)

# 计算短时傅里叶变换（STFT）
stft = librosa.stft(y)

# 计算功率谱密度（PSD）
psd = librosa.power_to_db(abs(stft)**2)

# 显示频谱图
librosa.display.specshow(psd, y_axis='linear', x_axis='time')
plt.title('Power Spectrogram')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.tight_layout()
plt.show()

在上述代码中，首先使用librosa库中的load函数读取音频文件，并计算其短时傅里叶变换（STFT），再根据STFT计算功率谱密度（PSD）并绘制频谱图。其中，y和sr分别为音频数据和采样率，stft为STFT结果，psd为PSD结果。可以根据需要对频谱图进行调整和美化，例如修改颜色、坐标轴刻度、标题等。

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python声音频谱分析代码

这里是一个使用pyaudio库进行实时音频频谱分析的简单示例代码：

import pyaudio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置参数
CHUNK = 1024  # 每个缓冲区的大小
FORMAT = pyaudio.paInt16  # 采样格式
CHANNELS = 1  # 声道数
RATE = 44100  # 采样率

# 初始化pyaudio对象
p = pyaudio.PyAudio()

# 打开音频流
stream = p.open(format=FORMAT,
                channels=CHANNELS,
                rate=RATE,
                input=True,
                frames_per_buffer=CHUNK)

# 绘制频谱图
fig, ax = plt.subplots()
x = np.arange(0, 2 * CHUNK, 2)
line, = ax.plot(x, np.random.rand(CHUNK), '-', lw=2)
ax.set_ylim(0, 255)
ax.set_xlim(0, CHUNK)
plt.xlabel('Frequency')
plt.ylabel('Amplitude')

# 实时更新频谱图
while True:
    data = stream.read(CHUNK)
    data = np.frombuffer(data, dtype=np.int16)
    fft = np.fft.fft(data)
    fft_abs = np.abs(fft)[:CHUNK]
    line.set_ydata(fft_abs)
    fig.canvas.draw()
    fig.canvas.flush_events()

# 关闭音频流和pyaudio对象
stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()

在上述代码中，首先设置了一些参数，例如缓冲区大小、采样格式、声道数、采样率等。然后初始化了一个pyaudio对象，并打开了一个音频流，用于实时读取音频数据。接着绘制了一个空的频谱图，其中x轴表示频率，y轴表示振幅。最后使用一个while循环，不断读取音频数据并进行FFT变换，得到音频的频谱信息，然后实时更新频谱图。可以根据需要对频谱图进行调整和美化，例如修改颜色、坐标轴刻度、标题等。最后在合适的时候关闭音频流和pyaudio对象。

python声音频率分析代码

Python中可以使用各种库来进行音频文件的频率分析，如`pydub`、`librosa`等。以下是一个简单的例子，使用`librosa`库来加载音频并计算其频谱：

import librosa
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载音频文件
filename = 'your_audio_file.wav'
y, sr = librosa.load(filename)

# 计算频谱
spec = librosa.stft(y)  # Short-time Fourier transform
freqs = librosa.fft_frequencies(sr)  # 获取频率轴

# 可视化频谱
magnitude = np.abs(spec)
plt.plot(freqs, magnitude)
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Frequency Spectrum Analysis')
plt.show()

# 获取特定频率范围内的平均频率
def get_frequency_band_average(frequency_range):
    band_indices = np.where((freqs >= frequency_range[0]) & (freqs <= frequency_range[1]))[0]
    return np.mean(magnitude[band_indices])

# 示例频率范围分析
frequency_range = (500, 1000)
average_frequency = get_frequency_band_average(frequency_range)
print(f"Average frequency in {frequency_range} Hz: {average_frequency}")