np.fft.fft(audio_data) 转db

将 `np.fft.fft(audio_data)` 转换为 dB，可以使用以下代码：

import numpy as np

def to_db(x):
    # 计算幅度谱
    mag = np.abs(x)
    # 将幅度谱转换为分贝
    db = 20 * np.log10(mag)
    return db

然后，你可以使用这个函数将 `np.fft.fft(audio_data)` 转换为 dB：

db = to_db(np.fft.fft(audio_data))

请注意，这将返回一个与输入数组大小相同的数组，包含每个频率的 dB 值。

相关问题

帮我看一下这段代码有什么问题def preprocess_X_Train(audio_path, sr=22050, n_fft=2048, hop_length=512, n_mels=128): # 设置文件夹路径 audio_path = r'G:\Master\Papers\Audio Source\train' # 获取文件夹中所有音频文件的路径 audio_files = [os.path.join(audio_path, f) for f in os.listdir(audio_path) if f.endswith('.wav')] # 遍历所有音频文件并处理 for file_path in audio_files: # 加载语音文件 y, sr = librosa.load(file_path) # 将音频转换为mel频谱图 S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr) # 将mel光谱图转换为对数mel光谱图 log_S = librosa.power_to_db(S, ref=np.max) # 归一化对数mel光谱图 norm_S = (log_S - np.mean(log_S)) / np.std(log_S) # 扩展尺寸以适应CNN输入形状 train_data = np.expand_dims(norm_S, axis=2) return train_data

这段代码是一个函数，名为preprocess_X_Train，它的作用是对音频文件进行预处理。它有四个参数：audio_path表示音频文件的路径，sr表示采样率，n_fft表示FFT窗口大小，hop_length表示帧移，n_mels表示梅尔滤波器的数量。目前无法确定是否有问题，需要查看函数内部的代码实现才能确定。

用python生成一边录音一边显示FFT动态画布的多线程程序

以下是一份简单的Python多线程程序，用于录音并动态显示FFT：

import pyaudio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import threading

class AudioRecorder(threading.Thread):
    def __init__(self):
        super(AudioRecorder, self).__init__()
        self.chunk = 1024
        self.rate = 44100
        self.p = pyaudio.PyAudio()
        self.stream = self.p.open(format=pyaudio.paFloat32, channels=1, rate=self.rate, input=True, frames_per_buffer=self.chunk)
        self.running = True

    def run(self):
        while self.running:
            data = np.fromstring(self.stream.read(self.chunk), dtype=np.float32)
            self.fft(data)

    def fft(self, data):
        fig, ax = plt.subplots()
        ax.set_xlim([0, self.rate / 2])
        ax.set_ylim([-50, 50])
        ax.set_xlabel('Frequency (Hz)')
        ax.set_ylabel('Amplitude (dB)')
        ax.set_title('Real-time FFT')
        ax.grid(True)

        fft_data = np.fft.fft(data)
        fft_data = np.abs(fft_data[:int(len(fft_data) / 2)])
        fft_data = 20 * np.log10(fft_data / np.max(fft_data))

        frequencies = np.linspace(0, self.rate / 2, len(fft_data))

        ax.plot(frequencies, fft_data)

        plt.show(block=False)
        plt.pause(0.001)
        plt.clf()

    def stop(self):
        self.running = False
        self.stream.stop_stream()
        self.stream.close()
        self.p.terminate()

if __name__ == '__main__':
    recorder = AudioRecorder()
    recorder.start()

    input('Press enter to stop recording...')

    recorder.stop()

此程序使用PyAudio库录制音频，并在FFT动态画布中显示每个块的FFT。每个块的大小可以通过调整“chunk”变量来更改。在程序运行时，可以通过按Enter键来停止录音并关闭程序。

注意：此程序仅用于参考，并可能需要进行修改才能满足您的需求。