这篇文章将为大家详细讲解有关利用python怎么对音频进行处理，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

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一：读取本地音频数据

处理音频第一步是需要从让计算机“听到”声音，这里我们使用 python 标准库中自带的 wave模块进行音频参数的获取。

（1） 导入 wave 模块
（2） 使用 wave 中的函数 open 打开音频文件，wave.open(file,mode)函数带有两个参数， 第一个 file 是所需要打开的文件名及路径，使用字符串表示；第二个 mode 是打开的模式，也是用字符串表示 （'rb'或'wb'）
（3） 打开音频后使用 getparams() 获取音频基本的相关参数（nchannels:声道数，
sampwidth:量化位数或量化深度，framerate:采样频率，nframes:采样点数）

# 导入 wave 模块
import wave
# 用于绘制波形图
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于计算波形数据
import numpy as np
# 用于系统处理，如读取本地音频文件
import os
 
# 打开WAV文档
f = wave.open(r"2.wav",'rb' )
# 读取格式信息
params = f.getparams ()
nchannels,sampwidth, framerate, nframes = params [:4]
print(framerate)

二：读取单通道音频，并绘制波形图（常见音频为左右2个声道）

（1） 通过第一步，可以继续读取音频数据本身，保存为字符串格式

readframes：

读取声音数据，传递一个参数指定需要读取的长度（以取样点为单位），readframes返回的是二进制数据（一大堆bytes)，在Python中用字符串表示二进制数据。

strData = f.readframes(nframes)

（2） 如果需要绘制波形图，则需要将字符串格式的音频数据转化为 int 类型

frombuffer：

根据声道数和量化单位，将读取的二进制数据转换为一个可以计算的数组。

通过frombuffer函数将二进制转换为整型数组，通过其参数dtype指定转换后的数据格式。

waveData=np.frombuffer(strData,dtype=np.int16)

此处需要使用到 numpy 进行数据格式的转化

（3） 将幅值归一化
把数据变成（０，１）之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。

waveData=waveData*1.0/(max(abs(waveData)))

这一步去掉也可画出波形图，可以尝试不用此步，找出波形图的不同

（4） 绘制图像

通过取样点数和取样频率计算出取样的时间：

time = np.arange(0,nframes)*(1.0/framerate)

import wave
# 导入 wave 模块
import matplotlib.pyplot as plt
# 用于绘制波形图
import numpy as np
# 用于计算波形数据
import os
#  用于系统处理，如读取本地音频文件
 
f = wave.open(r"di.wav",'rb' )
params = f.getparams ()
nchannels,sampwidth, framerate, nframes = params [:4]
print(framerate)
 
# 读取波形数据
strData = f.readframes(nframes)
# 将字符串转换为16位整数
waveData = np.frombuffer(strData,dtype=np.int16)
# 幅值归一化
waveData = waveData*1.0/(max(abs(waveData)))
#计算音频的时间
time = np.arange(0,nframes)*(1.0 / framerate)
 
plt.plot(time,waveData)
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Amplitude") 
plt.title("Single channel wavedata")
plt.show()

关于利用python怎么对音频进行处理就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

当前题目：利用python怎么对音频进行处理-创新互联
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