文件浏览框选择指定wav文件并绘制1/3倍频程结果，并封装成函数，最后通过gui界面展示

好的，我来逐步回答你的问题。

首先，关于选择指定wav文件并绘制1/3倍频程结果，可以使用Python中的音频处理库`librosa`来实现。具体步骤如下：

1. 导入`librosa`库和其他必要的库：

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

2. 使用`librosa`库中的`load`函数加载指定的wav文件：

y, sr = librosa.load('path/to/wav/file.wav')

其中，`y`是音频信号的时间序列，`sr`是采样率。

3. 计算1/3倍频程的上下限：

fmin = 20
fmax = sr // 2
n_fft = 2048
hop_length = 512
fmin_idx = librosa.core.fft_frequencies(sr=sr, n_fft=n_fft).searchsorted(fmin)
fmax_idx = librosa.core.fft_frequencies(sr=sr, n_fft=n_fft).searchsorted(fmax)

其中，`n_fft`是FFT的窗口大小，`hop_length`是窗口移动的步长。

4. 计算1/3倍频程的能量谱：

S = librosa.stft(y, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length)
S = np.abs(S)
S_third = librosa.feature.melspectrogram(S=S, sr=sr, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, fmin=fmin, fmax=fmax, n_mels=128)
S_third_db = librosa.power_to_db(S_third, ref=np.max)
S_third_db = S_third_db[fmin_idx:fmax_idx, :]

其中，`S`是FFT变换后的频谱矩阵，`S_third`是1/3倍频程的能量谱，`S_third_db`是能量谱转换为dB值后的结果。

5. 绘制1/3倍频程的能量谱图：

plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(S_third_db, x_axis='time', y_axis='mel', sr=sr, fmin=fmin, fmax=fmax)
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('1/3 Octave spectrogram')
plt.tight_layout()
plt.show()

以上就是实现选择指定wav文件并绘制1/3倍频程结果的全部步骤。

接下来，关于封装成函数，可以将以上的代码封装成一个函数，如下所示：

def plot_1_3_octave_spectrogram(file_path):
    y, sr = librosa.load(file_path)

    fmin = 20
    fmax = sr // 2
    n_fft = 2048
    hop_length = 512
    fmin_idx = librosa.core.fft_frequencies(sr=sr, n_fft=n_fft).searchsorted(fmin)
    fmax_idx = librosa.core.fft_frequencies(sr=sr, n_fft=n_fft).searchsorted(fmax)

    S = librosa.stft(y, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length)
    S = np.abs(S)
    S_third = librosa.feature.melspectrogram(S=S, sr=sr, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, fmin=fmin, fmax=fmax, n_mels=128)
    S_third_db = librosa.power_to_db(S_third, ref=np.max)
    S_third_db = S_third_db[fmin_idx:fmax_idx, :]

    plt.figure(figsize=(10, 4))
    librosa.display.specshow(S_third_db, x_axis='time', y_axis='mel', sr=sr, fmin=fmin, fmax=fmax)
    plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
    plt.title('1/3 Octave spectrogram')
    plt.tight_layout()
    plt.show()

最后，关于通过gui界面展示，可以使用Python中的GUI库`Tkinter`来实现。具体步骤如下：

1. 导入`Tkinter`库和其他必要的库：

import tkinter as tk
from tkinter import filedialog

2. 创建一个窗口，并添加一个按钮，用于选择要处理的wav文件：

root = tk.Tk()
root.title('1/3 Octave spectrogram')

def choose_file():
    file_path = filedialog.askopenfilename()
    plot_1_3_octave_spectrogram(file_path)

btn = tk.Button(root, text='Choose a file', command=choose_file)
btn.pack()

root.mainloop()

其中，`choose_file`函数用于选择要处理的wav文件，并调用之前封装好的函数`plot_1_3_octave_spectrogram`来绘制1/3倍频程的能量谱图。`btn`按钮则用于触发选择文件的操作。

以上就是通过GUI界面展示的全部步骤。

希望我的回答能够帮到你！如果你还有其他问题或需要进一步的帮助，请随时提出。