用Python画基音的基音频率图
时间: 2024-02-27 11:57:02 浏览: 104
要画出一个基音的基音频率图,需要进行以下步骤:
1. 首先,使用Python载入音频文件。可以使用Python的wave库来完成这个任务,例如:
```python
import wave
with wave.open('audio.wav', 'rb') as wf:
# 读取音频文件的相关信息,包括采样率、通道数、采样位数等等
framerate = wf.getframerate() # 采样率
nchannels = wf.getnchannels() # 通道数
sampwidth = wf.getsampwidth() # 采样位数
nframes = wf.getnframes() # 音频文件中的采样点数
# 读取音频数据,转换为一维数组
data = wf.readframes(nframes)
```
2. 接着,需要对音频数据进行预处理,提取出基音信息。这里可以使用Python的numpy库来进行FFT变换,例如:
```python
import numpy as np
# 将音频数据转换为一维数组
data = np.frombuffer(data, dtype=np.int16)
# 对音频数据进行FFT变换,得到频谱数据
spectrum = np.fft.fft(data)
# 计算频谱数据的模值,即能量谱
power_spectrum = np.abs(spectrum) ** 2
# 对能量谱进行对数变换,得到对数能量谱
log_power_spectrum = 10 * np.log10(power_spectrum)
```
3. 最后,使用Python的matplotlib库来画出基音频率图,例如:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算每个频率对应的基音周期
periods = framerate / np.arange(1, nframes // 2 + 1)
# 找到能量谱最大的频率,即为基音频率
fundamental_frequency = periods[np.argmax(log_power_spectrum[:nframes // 2])]
# 画出对数能量谱
plt.plot(np.arange(nframes // 2), log_power_spectrum[:nframes // 2])
# 在图像上标注基音频率
plt.annotate('fundamental frequency: {:.2f}Hz'.format(fundamental_frequency),
xy=(fundamental_frequency / framerate * nframes // 2, np.max(log_power_spectrum[:nframes // 2])),
xytext=(fundamental_frequency / framerate * nframes // 2, np.max(log_power_spectrum[:nframes // 2]) - 10),
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
```
这样就可以画出一个基音的基音频率图了。
阅读全文
相关推荐












