python 如何计算音频样本的频率

在Python中，我们可以使用FFT（Fast Fourier Transform）来对音频样本进行频率分析，从而得到其频率成分。具体来说，我们可以使用NumPy库中的fft函数来实现FFT。

首先，我们需要从音频文件中读取音频数据，并将其转换为NumPy数组。这可以使用SciPy库中的wavfile模块来实现：

from scipy.io import wavfile

# 读取音频文件
rate, data = wavfile.read('audio.wav')

# 将数据转换为浮点数数组
data = data.astype('float')

其中，`rate`是音频的采样率，`data`是包含音频数据的NumPy数组。

接下来，我们可以使用NumPy的fft函数对音频数据进行FFT，并获取其频率成分：

import numpy as np

# 对音频数据进行FFT
fft_data = np.fft.fft(data)

# 计算频率成分
freqs = np.fft.fftfreq(len(fft_data))

# 获取正频率部分
pos_freqs = freqs[:len(freqs) // 2]

# 获取正频率部分的振幅
amplitudes = np.abs(fft_data[:len(fft_data) // 2])

其中，`fft_data`是进行FFT后得到的频域数据，`freqs`是对应的频率数组，`pos_freqs`是取正频率部分，`amplitudes`是正频率部分的振幅。

最后，我们可以将频率和振幅绘制成图表：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制频率成分图表
plt.plot(pos_freqs, amplitudes)
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

这样就可以得到音频样本的频率成分图表了。