Python 当前音频 频率和幅值

在Python中，处理音频数据通常会用到`pydub`、`wave`、`librosa`等库。当你读取音频文件时，如`.wav`格式，它包含的频率信息存储在频域表示（例如FFT）中，每个样本对应特定时间点的声音强度，也就是幅值。

频率是声音的周期性变化，通过傅立叶变换（Fast Fourier Transform, FFT），你可以将音频信号从时间域转换到频域，得到的是一个频率轴上对应的振幅谱，每个频率点的数值代表了该频率成分的强弱。比如，`librosa.stft()`函数可以用于这个操作，返回的结果是一个复数矩阵，实部和虚部分别对应幅度和相位。

至于获取频率和幅值的具体代码示例：

from scipy.io import wavfile
import librosa

# 读取音频文件
sample_rate, audio_data = wavfile.read('your_audio_file.wav')

# 对音频做短时傅立叶变换
stft = librosa.stft(audio_data)

# 获取频率轴和幅度
frequencies, magnitudes = librosa.core.magphase(stft)

# 取对角线（实际频率）和对角线上的幅值（离散频率对应的幅度）
freqs = frequencies[0]
magnitudes = magnitudes[0]

# 如果需要，还可以进一步分析和可视化这些数据

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python判断音频文件里的内容是否频率一致，是否有爆音怎么判断？

判断音频文件里的内容是否频率一致可以使用频谱分析的方法，常用的库有numpy和scipy。可以将音频文件转换为时频图，然后比较不同时间段的频率成分是否一致。如果频率成分较为一致，则说明音频文件的内容频率较为一致。

判断是否有爆音可以使用峰值检测的方法。可以对音频文件进行波形分析，找到波形中的波峰和波谷，比较波峰的幅值是否超过了设定的阈值，如果超过了阈值，则说明存在爆音。常用的库有pydub和wave。可以使用pydub库的rms函数计算音频文件的均方根值来判断音频文件是否有爆音。

对音频信号用librosa作傅立叶变换，获得各个频率下的幅值，并画出图像，横轴是频率，纵轴是幅值。

以下是一个简单的代码示例：

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

# 读取音频文件
audio_path = 'audio.wav'
y, sr = librosa.load(audio_path)

# 进行短时傅立叶变换
D = librosa.stft(y)

# 获得各个频率下的幅值
magnitude = np.abs(D)

# 将幅值转换成分贝单位
magnitude_db = librosa.amplitude_to_db(magnitude, ref=np.max)

# 画出频谱图
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(magnitude_db, x_axis='linear', y_axis='linear', sr=sr)
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Linear-frequency power spectrogram')
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Magnitude')
plt.tight_layout()
plt.show()

解释一下这段代码的每一步：

1. 首先使用`librosa.load()`函数读取音频文件，并获得音频的采样率`sr`和波形数据`y`。
2. 使用`librosa.stft()`函数进行短时傅立叶变换，获得音频在时频域上的表示。
3. 对变换后的结果进行幅度谱计算，即取模。
4. 将幅度谱转换成分贝单位，方便可视化。
5. 使用`librosa.display.specshow()`函数画出频谱图，需要指定坐标轴类型、采样率等参数，并设置标题、坐标轴标签等。最后调用`plt.show()`函数显示图像。

注意，这段代码只能画出线性频率轴上的频谱图。如果需要画出对数频率轴上的频谱图，需要使用`librosa.display.specshow()`函数的`x_axis='log'`参数。此外，还可以使用`librosa.display.specshow()`函数的`hop_length`参数来控制短时傅立叶变换的窗口大小。