sample_details = list(struct.unpack( sample_quality, file.read_audio_frames(total_frames)))
时间: 2024-02-26 16:54:14 浏览: 68
这是一个Python代码片段,其中使用了struct模块和file.read_audio_frames()方法。它的作用是从一个音频文件中读取指定数量的帧,并将它们解包成一个元组,然后转换成一个列表。其中,sample_quality是一个表示样本质量的字符串,total_frames是要读取的帧数。
相关问题
修改代码使其能判定出男生和女生的声音并进行变音 def run(self): global TERMINATE self.sock.bind(self.ADDR) self.sock.listen() print('音频服务器开始启动...') print(f'工作地址:{self.ADDR}') conn,addr = self.sock.accept() print(f'\n接受了远程音频客户端{addr}的连接...') data = "".encode("utf-8") payload_size = struct.calcsize("L") self.stream = self.p.open(format = FORMAT, channels = CHANNELS, rate = RATE, output=True, frames_per_buffer=CHUNK) while True: if TERMINATE: self.sock.close() break while len(data) < payload_size: data += conn.recv(81920) packed_size = data[:payload_size] data = data[payload_size:] msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0] while len(data)<msg_size: data += conn.recv(81920) frame_data = data[:msg_size] data = data[msg_size:] frames = pickle.loads(frame_data) for frame in frames: self.stream.write(frame,CHUNK)
首先,要判定出男生和女生的声音,需要通过语音信号的频率范围来进行判定。一般来说,男性的声音频率范围为85Hz-180Hz,而女性的声音频率范围为165Hz-255Hz。因此,可以通过对语音信号进行快速傅里叶变换(FFT)来获得语音信号的频谱,然后根据频率范围来判断声音属于男性还是女性。
接下来是变音的部分。变声可以通过改变语音信号的基频、共振峰等参数来实现。在Python中,可以使用librosa库来实现语音信号的变声。例如,可以使用pitch_shift函数来改变语音信号的基频,使用resample函数来改变语音信号的采样率等。
下面是修改后的代码示例:
```python
import librosa
import numpy as np
def run(self):
global TERMINATE
self.sock.bind(self.ADDR)
self.sock.listen()
print('音频服务器开始启动...')
print(f'工作地址:{self.ADDR}')
conn,addr = self.sock.accept()
print(f'\n接受了远程音频客户端{addr}的连接...')
data = "".encode("utf-8")
payload_size = struct.calcsize("L")
self.stream = self.p.open(format = FORMAT,
channels = CHANNELS,
rate = RATE,
output=True,
frames_per_buffer=CHUNK)
while True:
if TERMINATE:
self.sock.close()
break
while len(data) < payload_size:
data += conn.recv(81920)
packed_size = data[:payload_size]
data = data[payload_size:]
msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0]
while len(data)<msg_size:
data += conn.recv(81920)
frame_data = data[:msg_size]
data = data[msg_size:]
frames = pickle.loads(frame_data)
# 对每一帧语音进行判定和变声
for frame in frames:
# 计算语音信号的频谱
spec = np.abs(librosa.stft(frame))
freqs = librosa.fft_frequencies(sr=RATE, n_fft=CHUNK)
# 找到频率范围内的能量最大的频率
male_energy = np.sum(spec[(freqs >= 85) & (freqs <= 180)])
female_energy = np.sum(spec[(freqs >= 165) & (freqs <= 255)])
if male_energy > female_energy:
# 男声
shifted = librosa.effects.pitch_shift(frame, sr=RATE, n_steps=-2)
else:
# 女声
shifted = librosa.effects.pitch_shift(frame, sr=RATE, n_steps=2)
# 写入输出流
self.stream.write(shifted, CHUNK)
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际上判定声音性别和变声是一个相对复杂的任务,需要结合更多的特征和算法来实现。
import re import struct def extract_data_frames1(binary_data): pattern = b'' #帧头 pattern += b'(\x5A\x5A\x99\x66\x99\x66\x5A\x5A)' #通道号 pattern += b'(.{2})' #采样点数 pattern += b'(.{2})' #事件号 pattern += b'(.{4})' #触发时间戳 pattern += b'(.{8})' #采样长度信号求和 pattern += b'(.{8})' #波形峰值 pattern += b'(.{2})' #波形基线 pattern += b'(.{2})' #绝对触发阈值 pattern += b'(.{2})' #校验码 pattern += b'(.{2})' #其余十九个事件信息 pattern += b'(.{456})' for i in range(19): #触发时间戳 pattern += b'(.{8})' #采样长度信号求和 pattern += b'(.{8})' #波形峰值 pattern += b'(.{2})' #波形基线 pattern += b'(.{2})' #绝对触发阈值 pattern += b'(.{2})' #校验码 pattern += b'(.{2})' #帧尾 pattern += b'(\xAA\xAA\x99\x66\x99\x66\xAA\xAA)' data_frames = re.findall(pattern, binary_data) return data_frames 现在pattern已经写好,如何提取全部的触发时间戳并转换成可以阅读的数字的
要提取全部的触发时间戳并将其转换为可读的数字,你可以使用以下代码:
```python
import re
import struct
def extract_data_frames1(binary_data):
pattern = b''
# ... 省略了其他的pattern ...
# 其余十九个事件信息 pattern += b'(.{456})'
for i in range(19):
# 触发时间戳
pattern += b'(.{8})'
# ... 省略了其他的pattern ...
# ... 省略了其他的pattern ...
data_frames = re.findall(pattern, binary_data)
extracted_timestamps = []
for frame in data_frames:
# 提取触发时间戳部分的字节数据
timestamp_bytes = frame[4:12]
# 将字节数据转换为一个64位无符号整数
timestamp = struct.unpack('Q', timestamp_bytes)[0]
extracted_timestamps.append(timestamp)
return extracted_timestamps
# 使用示例
binary_data = b'\x5A\x5A\x99\x66\x99\x66\x5A\x5A\x00\x01\x00\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x23\x45\x67\x89\xAB\xCD\xEF' * 20 + b'\xAA\xAA\x99\x66\x99\x66\xAA\xAA'
timestamps = extract_data_frames1(binary_data)
print(timestamps)
```
这段代码将返回一个包含所有触发时间戳的列表。请注意,这里假设触发时间戳是一个64位无符号整数,因此使用`struct.unpack('Q', timestamp_bytes)[0]`将字节数据转换为整数。如果实际情况不是这样,你需要根据实际的数据格式进行调整。