机器学习第3章第9节 : 绘制声音波形图

注意事项

本教程使用到了wave库,pylab库和numpy库

wave库是Python的wav声音处理库.

思路

• 声音波波形属于正弦波,拥有振幅和频率两个特征,振幅就是音量,频率就是音调

• 打开wav文件,使用wave库的open方法,主要参数为文件名和存取文件方式.

• 读取格式信息,使用wave库的getparams方法,该方法返回了6个信息,我们需要使用的是前四项,依次为通道数,样本宽度,样本频率,波形数据长度.

• 读取波形数据,波形数据是wav文件采样后生成的采样数据,使用wave库的readframes方法读取,该方法返回的数据是字符类型

• 转换波形数据为numpy的整型数组对象

• 计算时间轴

• 绘制波形,绘制前调用pylab的subplot方法创建两个上下行驶的绘图区,每个绘图区各绘制一个声道的数据.

代码

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
绘制波形图

plottingWaveform.py
"""

import wave
import pylab as pl
import numpy as np
print('working')
#打开wav文档
file = wave.open(r"wav/back.wav","rb")

#读取格式信息
#(nchannels,sampwidth,framerate,nframes,comptype,compname)
params = file.getparams()
nchannels,sampwidth,framerate,nframes = params[:4]

#读取波形数据
str_data = file.readframes(nframes)
#文件使用完毕,关闭文件
file.close()

#将波形数据装换成数组
wave_data = np.fromstring(str_data,dtype=np.short)
wave_data.shape = (-1,2)

wave_data = wave_data.T #矩阵转置
time = np.arange(0,nframes) * (1.0 / framerate)
#绘制波形
"""
subplot(mnp) / (m,n,p)是将多个图画到一个平面上的工具.
其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，
如果m=2就是表示2行图.p表示图所在的位置，p=1表示从左到右从上到下的第一个位置.
"""
pl.subplot(2,1,1) #这里也可以使用pl.subplot(211)
pl.plot(time,wave_data[0])
pl.subplot(2,1,2)#这里也可以使用pl.subplot(212)

pl.plot(time,wave_data[1],c="g")
pl.xlabel("time (seconds)")
pl.show()

运行结果

示例音频地址

笔记

getparams：一次性返回所有的WAV文件的格式信息，它返回的是一个元组(tuple)：

nchannels	sampwidth	framerate	nframes	comptype	compname
音频通道数（1单声道、2立体声）	以字节的形式返回量化位数（byte单位）	采样频率	音频帧数	压缩类型(“NONE”是唯一支持的类型)	压缩类型的描述

wave模块只支持非压缩的数据，因此可以忽略最后两个信息：

numpy.fromstring(str_data,dtype=numpy.short)是使用字符串创建矩阵.

wave_data.shape = (-1,2) 这行代码是可以用于对数组进行“重新排列”，只要不需要对元素总数进行修改就可以了.

subplot(mnp) / (m,n,p)是将多个图画到一个平面上的工具.其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，如果m=2就是表示2行图.p表示图所在的位置，p=1表示从左到右从上到下的第一个位置.

比如:subplot(212)表示绘图区有两个,一共一列,当前索引为第2个绘图区.

最后

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