Python：声音文件的频率分析答案

【问题标题】：Python: Frequency Analysis of Sound FilesPython：声音文件的频率分析
【发布时间】：2011-05-17 23:45:52
【问题描述】：

我正在生成一些声音文件，它们以不同频率播放具有一定数量谐波的音调。
最终，这些声音将在带有小扬声器的设备上播放。

我有扬声器的频率响应曲线，想在 Python 中做以下事情：

绘制声音文件的频谱。我需要对文件进行 FFT 并用gnuplot 绘制它
根据数据表中的频率响应曲线应用非线性传递函数。
绘制函数应用后的结果。

有谁知道：

最简单的方法会是什么？
或可以为我执行此操作的应用程序（基于 GNU/Linux）？

【问题讨论】：

SciPy 的介绍包括进行 FFT 并绘制结果：scipy.org/Getting_Started

标签： python audio wav fft gnuplot

【解决方案1】：

scipy 有一个 FFT 并很好地连接到 gnuplot。您应该可以使用signal 模块进行数学运算。

【讨论】：

【解决方案2】：

我知道你没有提到 Pylab/Matplotlib，但它确实有效。下面是一个例子（假设单通道信号）：

x, fs, nbits = audiolab.wavread('schubert.wav')
audiolab.play(x, fs)
N = 4*fs    # four seconds of audio
X = scipy.fft(x[:N])
Xdb = 20*scipy.log10(scipy.absolute(X))
f = scipy.linspace(0, fs, N, endpoint=False)
pylab.plot(f, Xdb)
pylab.xlim(0, 5000)   # view up to 5 kHz

Y = X*H
y = scipy.real(scipy.ifft(Y))

【讨论】：

不，我的意思是H。对不起，我只是跳过了一堆步骤，因为我很懒。如果h 是你的脉冲响应，那么H = scipy.fft(h)。在您问题的第 2 项中，您将直接获得传递函数频率响应，即H。
顺便说一句，20*log10 表示声波的压力。对于声音强度，它应该是 10*log10。

【解决方案3】：

您可以使用 numpy 和 matPlotLib。类似于下面的代码：

spectrum = numpy.fft.fft(signal)
frequencies = numpy.fft.fftfreq(len(spectrum))
pylab.plot(frequencies,spectrum)
pylab.show()

这将显示 fft 频谱图。

【讨论】：