使用scipy.signal.firwin对WAV文件应用高通滤波器

Question

使用scipy.signal.firwin对WAV文件应用高通滤波器

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我正在尝试使用scipy.signal.firwin对一个单声道16位44.1 Khz WAV文件应用高通滤波器（截止频率：1000 Hz）：

from scipy.io import wavfile
from scipy import signal
import numpy as np

sr, x = wavfile.read('test.wav')      # 16-bit mono 44.1 khz

b = signal.firwin(5, cutoff=1000, fs=sr, pass_zero=False)

x = signal.lfilter(b, [1.0], x)

wavfile.write('test2.wav', sr, x.astype(np.int16))

结果与输入完全相似（但不完全相等），即未应用高通滤波。

我应该如何修改才能使使用 firwin 的高通滤波起作用？

- Basj

x = lfilt_result = signal.lfilter(b, [1.0], x) 这段代码是否符合Pythonic的规范？ - bipll

这是一次错误的复制/粘贴@bipll，谢谢，我已经编辑了问题。但问题在此修复后仍然存在。 - Basj

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@bipll 即使他没有使用它，我认为这是Pythonic的。不是吗？ - Qback

啊，抱歉，我把它和增强赋值混淆了。在Python中，简单的赋值是可以链接的。 - bipll

即使在Python中可以将它们链接起来，我同意@bipll的观点，这样做不是一个好主意：当看到a = b = c时，我们永远不知道分配给什么...丑陋（个人品味）！ - Basj

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Basj · Accepted Answer

看起来问题只是滤波器系数的数量：5太少了。

使用

b = signal.firwin(101, cutoff=1000, fs=sr, pass_zero=False)

它的工作效果更好。

注意：在前101个样本中，音频几乎为零，因此我们应该在开头和结尾处对WAV文件进行零填充，然后应用过滤器，然后剪裁文件以去除零填充部分。