python怎么给音频做频谱分析

要对音频进行频谱分析，可以使用Python中的科学计算库NumPy和音频处理库Librosa。下面是一个简单的例子：

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

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

# 计算短时傅里叶变换（STFT）并转换为分贝
D = librosa.amplitude_to_db(np.abs(librosa.stft(y)), ref=np.max)

# 绘制频谱图
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(D, y_axis='linear')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Linear-frequency power spectrogram')
plt.show()

这段代码会读取名为`audio_file.wav`的音频文件，并使用STFT将其转换为分贝值。最后，使用Matplotlib绘制频谱图。

相关问题

利用python对音频进行频谱分析

频谱分析是对音频进行信号处理的一种方法，它可以将音频信号转换为频谱图，从而可以更直观地了解音频的频率分布和能量分布情况。在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。

下面是一个利用librosa库对音频进行频谱分析的示例代码：

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。

下面是一个利用pyaudio库进行实时音频频谱分析的示例代码：

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怎么用librosa库给音频做频谱分析

首先，你需要导入librosa库：

import librosa

然后，使用`librosa.load`函数加载音频文件，该函数将返回一个音频信号和它的采样率：

audio, sr = librosa.load('audio_file.wav')

接下来，使用`librosa.stft`函数计算音频的短时傅里叶变换（STFT）：

stft = librosa.stft(audio)

你可以使用`librosa.amplitude_to_db`函数将STFT转换为以分贝为单位的幅度谱，这将使得谱更容易可视化：

spec = librosa.amplitude_to_db(abs(stft))

最后，你可以使用`librosa.display.specshow`函数来显示频谱图：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(spec, sr=sr, x_axis='time', y_axis='hz')
plt.colorbar()
plt.title('Spectrogram')
plt.tight_layout()
plt.show()

这将显示一个时间-频率图，其中时间沿x轴，频率沿y轴，颜色表示每个时间-频率点的强度。