python时域波形特征分析
时间: 2023-11-12 19:59:03 浏览: 40
好的,针对您的问题,可以使用Python中的numpy和matplotlib库来进行时域波形特征分析。具体步骤如下:
1. 读取音频文件并转换为numpy数组
2. 绘制波形图
3. 计算音频信号的基本统计量,如均值、方差、最大值、最小值等
4. 计算音频信号的时域特征,如短时能量、短时过零率等
以下是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import wavfile
# 读取音频文件并转换为numpy数组
sample_rate, audio = wavfile.read('audio.wav')
# 绘制波形图
plt.plot(audio)
plt.xlabel('Sample')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()
# 计算音频信号的基本统计量
mean = np.mean(audio)
variance = np.var(audio)
max_value = np.max(audio)
min_value = np.min(audio)
# 计算音频信号的时域特征
frame_size = 0.025 * sample_rate # 帧长为25ms
frame_stride = 0.01 * sample_rate # 帧移为10ms
# 计算每一帧的短时能量和短时过零率
energy = np.array([sum(np.square(audio[i:i+frame_size])) for i in range(0, len(audio), int(frame_stride))])
zero_crossing_rate = np.array([sum(np.abs(np.diff(np.sign(audio[i:i+frame_size])))) / (2 * frame_size) for i in range(0, len(audio), int(frame_stride))])
# 输出结果
print('Mean:', mean)
print('Variance:', variance)
print('Max value:', max_value)
print('Min value:', min_value)
print('Energy:', energy)
print('Zero crossing rate:', zero_crossing_rate)
```