for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)): data = stream.read(CHUNK) frames.append(data) stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() wf = wave.open(dir_name + file_name, 'wb') wf.setnchannels(CHANNELS) wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT)) wf.setframerate(RATE) wf.writeframes(b''.join(frames)) wf.close() ui.lineEdit_2.setText("我已经听到了，请点击处理按键")

在这段代码中，使用一个循环来不断读取音频流中的数据，并将数据追加到frames列表中。循环的次数由RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS确定，这个值表示录制的总帧数。

接下来，停止音频流的采集，并关闭音频流和PyAudio对象。

然后，使用wave库的open()方法创建一个音频文件wf，以写入二进制模式打开。设置音频文件的声道数、采样宽度和采样率。

通过writeframes()方法将frames中的音频数据写入音频文件。最后，关闭音频文件。

最后一行代码是设置了一个名为lineEdit_2的UI组件的文本内容，用于提示用户已经成功录制音频，并提示用户点击处理按钮进行后续处理。

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self.stream = self.p.open(format = FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK) while self.stream.is_active(): frames = [] for i in range(0,int(RATE / CHUNK * RECORED_SECONDS)): data = self.stream.read(CHUNK) frames.append(data) senddata = pickle.dumps(frames) try: self.sock.sendall(struct.pack("L",len(senddata))+senddata) except: 修改代码实现变声

要实现变声，你可以使用PyAudio库提供的`effects`模块，其中包含了一些变声效果的函数，比如`chipmunk`、`robot`、`man`等。你可以在读取音频数据的时候，对数据应用这些变声效果。

下面是一个简单的实现示例，该示例将音频数据变成小矮人的声音：

import pyaudio
from pydub import AudioSegment
from pydub.effects import speedup

FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000
CHUNK = 1024
RECORD_SECONDS = 5
SPEEDUP_FACTOR = 2.0

p = pyaudio.PyAudio()

stream = p.open(format=FORMAT,
                channels=CHANNELS,
                rate=RATE,
                input=True,
                frames_per_buffer=CHUNK)

frames = []

for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
    data = stream.read(CHUNK)
    frames.append(data)

# 将音频数据转换为PyDub的音频片段
audio_segment = AudioSegment(
    data=b''.join(frames),
    sample_width=p.get_sample_size(FORMAT),
    frame_rate=RATE,
    channels=CHANNELS
)

# 变声
audio_segment = audio_segment.speedup(
    playback_speed=SPEEDUP_FACTOR,
    chunk_size=CHUNK,
    crossfade=10
)

# 将变声后的音频片段转换回PyAudio可播放的数据
data = audio_segment.raw_data

stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()

需要注意的是，这里使用了`pydub`库进行音频变声。在使用之前，你需要先安装它，可以使用以下命令进行安装：

pip install pydub

修改代码使其能辨别出男生和女生，并能进行变声，class Audio_Client(threading.Thread): def __init__(self,ip,port,version): threading.Thread.__init__(self) self.setDaemon(True) self.ADDR = (ip,port) if version == 4: self.sock = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM) else: self.sock = socket.socket(socket.AF_INET6, socket.SOCK_STREAM) self.p = pyaudio.PyAudio() #音频控件 self.stream = None #音频流 print('音频客户端启动...') print(f'\n音频客户端工作地址：{self.ADDR}') def __del__(self): self.sock.close() if self.stream is not None: self.stream.stop_stream() self.stream.close() self.p.terminate() def run(self): while True: try: self.sock.connect(self.ADDR) break except: time.sleep(3) continue print('音频客户端已经连接...') self.stream = self.p.open(format = FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK) while self.stream.is_active(): frames = [] for i in range(0,int(RATE / CHUNK * RECORED_SECONDS)): data = self.stream.read(CHUNK) frames.append(data) senddata = pickle.dumps(frames) try: self.sock.sendall(struct.pack("L",len(senddata))+senddata) except: break

为了辨别男生和女生，并进行变声，您需要对程序进行一些修改。以下是建议修改的代码：

1. 添加文本分类模型
您需要添加一个文本分类模型，可以使用机器学习或深度学习模型训练，用于将语音转换为文本，并将其分类为男性或女性。您可以使用NLTK或Scikit-learn等库来训练和使用这个模型。

2. 添加变声模块
您需要添加一个变声模块，可以使用PyDub库来实现。在文本分类模型将语音分类为男性或女性后，您可以使用PyDub库中的pitch_shift函数来对语音进行变声。具体来说，如果分类结果为男性，则可以将语音的音调调低一些，如果分类结果为女性，则可以将语音的音调调高一些。

修改后的代码如下：

class Audio_Client(threading.Thread):
    def __init__(self,ip,port,version):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.setDaemon(True)
        self.ADDR = (ip,port)
        if version == 4:
            self.sock = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
        else:
            self.sock = socket.socket(socket.AF_INET6, socket.SOCK_STREAM)
        self.p = pyaudio.PyAudio()  #音频控件
        self.stream = None #音频流
        self.classifier = # 加载文本分类模型
        print('音频客户端启动...')
        print(f'\n音频客户端工作地址：{self.ADDR}')

    def __del__(self):
        self.sock.close()
        if self.stream is not None:
            self.stream.stop_stream()
            self.stream.close()
        self.p.terminate()

    def run(self):
        while True:
            try:
                self.sock.connect(self.ADDR)
                break
            except:
                time.sleep(3)
                continue
        print('音频客户端已经连接...')
        self.stream = self.p.open(format = FORMAT,
                                  channels=CHANNELS,
                                  rate=RATE,
                                  input=True,
                                  frames_per_buffer=CHUNK)
        while self.stream.is_active():
            frames = []
            for i in range(0,int(RATE / CHUNK * RECORED_SECONDS)):
                data = self.stream.read(CHUNK)
                frames.append(data)
            senddata = pickle.dumps(frames)
            try:
                self.sock.sendall(struct.pack("L",len(senddata))+senddata)
                # 将语音转换为文本
                text = # 使用语音识别API将语音转换为文本
                # 将文本分类为男性或女性
                gender = self.classifier.predict(text)
                # 对语音进行变声
                if gender == 'male':
                    sound = AudioSegment.from_wav(data)
                    sound = sound.low_pass_filter(500) # 将音调调低一些
                    data = sound.export(format='wav')
                elif gender == 'female':
                    sound = AudioSegment.from_wav(data)
                    sound = sound.high_pass_filter(500) # 将音调调高一些
                    data = sound.export(format='wav')
            except:
                break