将 16 位 PCM 数据转换为 numpy 振幅数组答案

【问题标题】：Convert 16 bit PCM data into numpy array of amplitudes将 16 位 PCM 数据转换为 numpy 振幅数组
【发布时间】：2021-01-25 03:37:31
【问题描述】：

我在这里可能没有使用正确的术语。我有一个像这样的 numpy 数组：

array([ 82, 73, 70, ..., 1, 230, 1], dtype=uint8)

应该是 16 位 PCM 格式。

我需要把它变成一个 numpy 音频波形。如果这不是正确的术语，我会很好地解释它是什么：从字面上看，就是在某个采样率下的声波振幅。

我还需要尽可能快地使用 Python。

【问题讨论】：

标签： python numpy audio

【解决方案1】：

这确实是某种采样率下的声波振幅。但存储在 np.uint8 dtype 中。例如，如果您想在 Jupyter Notebook 中听到它，您可以尝试：

import numpy as np
s = np.array([ 82, 73, 70, 2, 1, 230, 1], dtype=np.uint8)

from IPython.display import Audio
Audio(s, rate=22050)

然后你就可以听到你的声音了。

【讨论】：

我刚刚从具有上述 python 代码的目录中安装了 jupyter，它启动了一个浏览器，显示与上面相同...现在如何从 jupyter 内部执行 python 代码，以便它呈现音频播放小部件如上图所示？提前致谢
好吧，说实话，我不知道。根据文档，你不能。 ipython.org/ipython-doc/stable/api/generated/… 可能你可以再问一个 SO 问题。

【解决方案2】：

将您的 n 个样本数组重新整形为新形状 (n/2, 2) 将第二列乘以 256（最高有效字节）将对求和为 16 位值

a = np.array([ 0x82, 0x73, 0x70, 0x1, 0x30, 0x1], dtype=np.uint8)
b = a.reshape(-1,2)*np.array([1,256], np.uint16)
c = b.sum(axis=1)

print(hex(c[0])) # '0x7382'
print(hex(c[1])) # '0x170'
print(hex(c[2])) # '0x130'

【讨论】：