python數值為wav,Python數值計算

本文目錄一覽：

• 1、python怎麼把一個32bit float編碼的pcm數據轉換成wav文件，或者說setsampwidth的參數應該是什麼
• 2、為什麼python轉換的wav不能播放,必須用sox轉換
• 3、python中引入pyttsx3包然後用這個包實現文本轉換成的語音engine.say()怎麼存儲成WAV文件
• 4、誰知道如何在python中用處理wav文件，並且對他的頻譜進行分析的程序
• 5、python 播放 wav
• 6、Python pydub音頻處理

python怎麼把一個32bit float編碼的pcm數據轉換成wav文件，或者說setsampwidth的參數應該是什麼

就一般情況而言，大多數的wav音頻文件就是pcm編碼的，所以不用轉。

所以你應該把問題描述清楚：你想把pcm編碼轉成什麼編碼？

為什麼python轉換的wav不能播放,必須用sox轉換

格式不支持。python轉換的wav只可用於儲存格式，不可用於讀取（播放）格式，想要播放必須使用sox插件進行轉換。

python中引入pyttsx3包然後用這個包實現文本轉換成的語音engine.say()怎麼存儲成WAV文件

pyttsx 是一個Python的第三方包，支持在Mac OS X, Windows, Linux 實現文字轉語言( text-to-speech)~

誰知道如何在python中用處理wav文件，並且對他的頻譜進行分析的程序

1.讀取wav文件

# -*- coding: utf-8 -*-

import wave

import pylab as pl

import numpy as np

# 打開WAV文檔

f = wave.open(r”c:\WINDOWS\Media\ding.wav”, “rb”)

# 讀取格式信息

# (nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname)

params = f.getparams()

nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]

# 讀取波形數據

str_data = f.readframes(nframes)

f.close()

#將波形數據轉換為數組

wave_data = np.fromstring(str_data, dtype=np.short)

wave_data.shape = -1, 2

wave_data = wave_data.T

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

# 繪製波形

pl.subplot(211)

pl.plot(time, wave_data[0])

pl.subplot(212)

pl.plot(time, wave_data[1], c=”g”)

pl.xlabel(“time (seconds)”)

pl.show()

2.觀察信號頻譜

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

import pylab as pl

sampling_rate = 8000

fft_size = 512

t = np.arange(0, 1.0, 1.0/sampling_rate)

x = np.sin(2*np.pi*156.25*t) + 2*np.sin(2*np.pi*234.375*t)

xs = x[:fft_size]

xf = np.fft.rfft(xs)/fft_size

freqs = np.linspace(0, sampling_rate/2, fft_size/2+1)

xfp = 20*np.log10(np.clip(np.abs(xf), 1e-20, 1e100))

pl.figure(figsize=(8,4))

pl.subplot(211)

pl.plot(t[:fft_size], xs)

pl.xlabel(u”時間(秒)”)

pl.title(u”156.25Hz和234.375Hz的波形和頻譜”)

pl.subplot(212)

pl.plot(freqs, xfp)

pl.xlabel(u”頻率(Hz)”)

pl.subplots_adjust(hspace=0.4)

pl.show()

python 播放 wav

這是python的matplotlib里的一個畫wav文件的時頻分析（specgram）的函數。和matlab里的那個差不多。使用超級方便，自動就做好了短時傅立葉變換(short

time fourier

transform)～函數用法具體可參照

關於短時傅立葉變換的具體內容可google之～下面介紹程序。

＃首先import各種library。wave和struct都是安裝python2.6自帶的。scipy可以在

＃下載。pylab可在下載。都是非常＃強大的包包啊～～

import wave

import struct

from scipy import *

from pylab import *

＃讀取wav文件，我這兒讀了個自己用python寫的音階的wav

filename = ‘/Users/rongjin/Desktop/scale.wav’

wavefile = wave.open(filename, ‘r’) # open for writing

＃讀取wav文件的四種信息的函數。期中numframes表示一共讀取了幾個frames，在後面要用到滴。

nchannels = wavefile.getnchannels()

sample_width = wavefile.getsampwidth()

framerate = wavefile.getframerate()

numframes = wavefile.getnframes()

＃建一個y的數列，用來保存後面讀的每個frame的amplitude。

y = zeros(numframes)

＃for循環，readframe(1)每次讀一個frame，取其前兩位，是左聲道的信息。右聲道就是後兩位啦。

＃unpack是struct里的一個函數，用法詳見。簡單說來

就是把＃packed的string轉換成原來的數據，無論是什麼樣的數據都返回一個tuple。這裡返回的是長度為一的一個

＃tuple，所以我們取它的第零位。

for i in range(numframes):

val =

wavefile.readframes(1)

left =

val[0:2]

#right = val[2:4]

v =

struct.unpack(‘h’, left )[0]

y[i] =

v

＃framerate就是44100，文件初讀取的值。然後本程序最關鍵的一步！specgram！實在太簡單了。。。

Fs = framerate

specgram(y, NFFT=1024, Fs=Fs, noverlap=900)

show()

好看的specgram就畫好了～～x軸是時間，y軸是頻率～

Python pydub音頻處理

Pydub可以讓你用簡單的方式處理音頻。

Pydub提供了簡潔的高層接口，極大的擴展了python處理音頻文件的能力。

GitHub鏈接： pydub-github

GitHub:

pydub的使用必須安裝對應的依賴軟件 ffmpeg 或 avconv

驗證是否安裝成功：

Open a WAV file

Open a mp3 file

Open a other file

切割音頻

分貝操作

分貝（decibel）是量度兩個相同單位之數量比例的計量單位，主要用於度量聲音強度，常用dB表示。

音頻鏈接

將一個文件添加到另一個文件的末尾

音頻長度

淡入淡出

重複音頻

再次淡入淡出

直接保存

所有ffmpeg支持的都支持

用標籤保存結果（元數據）

實例：

將mp3文件轉換成wav文件：

Python音頻處理庫 pydub