Python：音频文件的频率分析

Question

我正在生成一些声音文件，这些文件会以不同频率和一定数量的谐波播放。最终，这些声音将在一个带有小喇叭的设备上播放。

我有扬声器的频率响应曲线，并想在Python中执行以下操作：

1. 绘制声音文件的频谱图。我需要对文件进行FFT并使用gnuplot进行绘制。
2. 基于数据表中的频率响应曲线应用非线性转换函数。
3. 在应用函数后绘制结果。

是否有人知道：

• 最简单的方法是什么？
• 或者是否有一个（基于GNU/Linux的）应用程序可以为我完成此操作？

- waffleman

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SciPy的介绍包括执行FFT和绘制结果：http://www.scipy.org/Getting_Started - Thomas K

Answer 1

我知道你没有提到Pylab/Matplotlib，但它可以工作。这里是一个示例（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))

- Steve Tjoa

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不好意思，我是指 H。抱歉，我跳过了一堆步骤，因为我很懒。如果 h 是你的脉冲响应，那么 H = scipy.fft(h)。在你问题的第二项中，你直接得到了一个传递函数频率响应，所以那就是 H。 - Steve Tjoa

顺便说一句，20log10 显示声波的压力。对于声强度而言，应该使用10log10。 - Piotr Borys

Answer 2

你可以使用numpy和matPlotLib。类似下面的代码：

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

那将显示FFT频谱的图表。

- Nemeth

Answer 3

Scipy拥有FFT并且可以很好地与gnuplot集成。您应该能够使用signal模块来进行数学计算。

- nmichaels