python實作Wav信號的錄制與頻譜分析

##matlab轉python實作（四）
##后附完整代碼及windows環境下的pyaudio庫的安裝，

Wav信號的錄制與頻譜分析

程式結構

自定義函式

#定義sound recoding 函式

引數為錄音時間t，

def sound_rec(t):

#定義wav檔案讀取函式

引數為wav檔案的路徑path,代碼中因為保存的錄音檔案就在該代碼路徑下，可以不用輸入絕對路徑，回傳值為:左右聲道的波形陣列wave_data,采樣率framerate，采樣率*時間nframes

def wave_read(path):

#定義畫出時域上的波形圖函式time plot

第一個引數為采樣率，第二個引數為采樣率*時間,第三個引數為左右聲道的資料wave data list

def time_plt(frames,nframes,wave):

#定義畫出信號頻譜上的波形圖函式frequence plot

第一個引數為采樣率，第二個引數為左右聲道的資料wave data list

def freq_plt(frames,wave):

主要行程

a.

錄制音頻，將音頻保存在檔案路徑下的output.wav檔案中，(本步驟可以忽略，在已經錄制過音頻的情況下，)

b.

讀取音頻信號，將雙聲道信號的資訊存盤在陣列中，并得出采樣率，以及信號長度，

c.

做出時域上的波形圖，頻域上，進行傅里葉變換，單邊譜處理以及歸一化處理，得出頻域幅度譜，最后一起顯示，

附完整代碼

import wave
import pyaudio
import numpy
from pyaudio import PyAudio
import matplotlib.pyplot as plt

#定義sound recoding 函式,其引數為錄音時間t
def sound_rec(t):
    # 定義資料流塊
    CHUNK = 1024
    FORMAT = pyaudio.paInt16
    CHANNELS = 2
    RATE = 44100
    # 錄音時間
    RECORD_SECONDS = t
    # 要寫入的檔案名
    WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav"
    # 創建PyAudio物件
    p = pyaudio.PyAudio()
    # 打開資料流
    stream = p.open(format=FORMAT,channels=CHANNELS,rate=RATE,input=True,frames_per_buffer=CHUNK)
    print("start recording")
    # 開始錄音
    frames = []
    for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
        data = stream.read(CHUNK)
        frames.append(data)
    print("done recording")
    # 停止資料流
    stream.stop_stream()
    stream.close()
    # 關閉PyAudio
    p.terminate()
    # 寫入錄音檔案
    wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb')
    wf.setnchannels(CHANNELS)
    wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))
    wf.setframerate(RATE)
    wf.writeframes(b''.join(frames))
    wf.close()

#定義wav檔案讀取函式，其引數為wav檔案的路徑path
#回傳值為:左右聲道的波形陣列wave_data,采樣率framerate，采樣率*時間nframes
def wave_read(path):
    wf = wave.open(path, 'rb')
    # 創建PyAudio物件
    p = PyAudio()
    stream = p.open(format = p.get_format_from_width(wf.getsampwidth()),
    channels = wf.getnchannels(),
    rate = wf.getframerate(),
    output = True)
    nframes = wf.getnframes()
    framerate = wf.getframerate()
    # 讀取完整的幀資料到str_data中，這是一個string型別的資料
    str_data = wf.readframes(nframes)
    wf.close()
    # 將波形資料轉換成陣列
    wave_data = numpy.fromstring(str_data, dtype=numpy.short)
    # 將wave_data陣列改為2列，行數自動匹配
    wave_data.shape = -1,2
    # 將陣列轉置
    wave_data = wave_data.T
    return wave_data,framerate,nframes

#定義畫出時域上的波形圖函式time plot
#第一個引數為采樣率，第二個引數為采樣率*時間,第三個引數為左右聲道的資料wave data list
def time_plt(frames,nframes,wave):
    # time也是一個陣列，與wave_data[0]或wave_data[1]配對形成系列點坐標
    time = numpy.arange(0, nframes)*(1.0/frames)
    # 繪制波形圖
    plt.figure(num=1,figsize=(6,4))
    plt.subplot(211)
    plt.plot(time, wave[0], c='r')
    plt.subplot(212)
    plt.plot(time, wave[1], c='g')
    plt.xlabel('time (seconds)')
    plt.ylabel('ampliude')

#定義畫出信號頻域上的波形函式frequence plot
#第一個引數為采樣率，第二個引數為左右聲道的資料wave data list
def freq_plt(frames,wave):
    # 采樣點數，修改采樣點數和起始位置進行不同位置和長度的音頻波形分析
    N = 44100
    start = 0  # 開始采樣位置
    df = frames/(N-1)  # 解析度
    freq = [df*n for n in range(0, N)]  # N個元素
    wave_data2 = wave[0][start:start+N]
    c = numpy.fft.fft(wave_data2)*2/N
    # 常規顯示采樣頻率一半的頻譜
    d = int(len(c)/2)
    # 僅顯示頻率在4000以下的頻譜
    while freq[d] > 4000:
        d -= 10
    plt.figure(num=2,figsize=(6,4))
    plt.plot(freq[:d-1], abs(c[:d-1]), 'r')

#sound_rec(5)
wave,frames,nframes=wave_read('output.wav')
time_plt(frames,nframes,wave)
freq_plt(frames,wave)
plt.show()

windows下安裝pyaudio庫

建議工具：一個python編輯器（用來查看你的python.exe存放的位置），windows powershell，

首先下載一個

直接使用pip install來安裝會報錯error：failed building wheel for pyaudio，

找適合自己的版本，本機環境為window+python3.7選擇了PyAudio-0.2.11-cp37-cp37m-win_amd64.whl，自己看情況選擇，

下載完后放在自己的python的Scripts檔案夾下；這里找不到可以在自己的python編輯器里面找路徑，會方便一點，

之后通過powershell進入scripts檔案夾下:

~$: cd Scripts
~/Scripts$:  pip install  PyAudio-0.2.11-cp37-cp37m-win_amd64.whl
~/Scripts$:  pip install pyaudio

最后試用上述代碼，沒報錯就為成功，