Как я могу использовать Python для чтения пиков частоты из файла WAV PCM и затем иметь возможность генерировать его изображение, для анализа спектров?
Я пытаюсь сделать программу, которая позволяет вам читать любой аудиофайл, преобразовывать его в WAV PCM, а затем находить пики и частотные отсечки.
Библиотека волн Python позволит вам импортировать аудио. После этого вы можете использовать numpy для выполнения FFT аудио.
Затем matplotlib дает очень хорошие диаграммы и графики - абсолютно сопоставимые с MATLAB.
Он старый, как грязь, но эта статья, вероятно, заставит вас начать почти точно проблему, которую вы описываете (статья на Python, конечно).
Загрузка WAV файлов легко с помощью audiolab:
from audiolab import wavread
signal, fs, enc = wavread('test.wav')
или для чтения любого общего аудиоформата и преобразования в WAV:
from audiolab import Sndfile
sound_file = Sndfile('test.w64', 'r')
signal = wave_file.read_frames(wave_file.nframes)
Спектрограмма встроена в PyLab:
from pylab import *
specgram(signal)
В частности, это часть matplotlib. Вот лучший пример.
from pylab import *
specgram(signal)
является самым простым. Также весьма удобно в этом контексте:
subplot
Но будьте осторожны: Matplotlib работает очень медленно, но создает красивые изображения. Вы не должны использовать его для требовательной анимации, тем более, когда вы имеете дело с 3D
Если вам нужно преобразовать из формата PCM в целые числа, вы захотите использовать struct.unpack.