wavepython
1. python写24位wave文件有什么高效的方法
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal as signal
import wave
'''
This is a wave test program
'''
def read_wave_data(file_path):
#open a wave file, and return a Wave_read object
f = wave.open(file_path,"rb")
#read the wave's format infomation,and return a tuple
params = f.getparams()
#get the info
nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]
#Reads and returns nframes of audio, as a string of bytes.
str_data = f.readframes(nframes)
#close the stream
f.close()
#turn the wave's data to array
wave_data = np.fromstring(str_data, dtype = np.short)
#for the data is stereo,and format is LRLRLR...
#shape the array to n*2(-1 means fit the y coordinate)
wave_data.shape = -1, nchannels
#transpose the data
wave_data = wave_data.T
#calculate the time bar
time = np.arange(0, nframes) * (1.0/framerate)
return wave_data, nchannels,sampwidth,framerate
def write_wave_data(file_path, wave_data, nchannels, sampwidth,framerate):
f = wave.open(file_path,"wb")
f.setnchannels(nchannels)
f.setsampwidth(sampwidth)
f.setframerate(framerate)
f.writeframes(wave_data.tostring())
return
if __name__ == "__main__":
wave_data,nchannels,sampwidth,framerate = read_wave_data("voice_tv_door_binaural.wav")
print nchannels,sampwidth,framerate
print wave_data
print type(wave_data)
print "OK"
2. 怎样用python画wav文件的时频分析图
这是python的matplotlib里的一个画wav文件的时频分析（specgram）的函数。和matlab里的那个差不多。使用超级方便，自动就做好了短时傅立叶变换(short
time fourier
transform)～函数用法具体可参照http://matplotlib.sourceforge.net/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.specgram
关于短时傅立叶变换的具体内容可google之～下面介绍程序。
＃首先import各种library。wave和struct都是安装python2.6自带的。scipy可以在
＃http://www.scipy.org/Download下载。pylab可在http://matplotlib.sourceforge.net/下载。都是非常＃强大的包包啊～～
import wave
import struct
from scipy import *
from pylab import *
＃读取wav文件，我这儿读了个自己用python写的音阶的wav
filename = '/Users/rongjin/Desktop/scale.wav'
wavefile = wave.open(filename, 'r') # open for writing
＃读取wav文件的四种信息的函数。期中numframes表示一共读取了几个frames，在后面要用到滴。
nchannels = wavefile.getnchannels()
sample_width = wavefile.getsampwidth()
framerate = wavefile.getframerate()
numframes = wavefile.getnframes()
＃建一个y的数列，用来保存后面读的每个frame的amplitude。
y = zeros(numframes)
＃for循环，readframe(1)每次读一个frame，取其前两位，是左声道的信息。右声道就是后两位啦。
＃unpack是struct里的一个函数，用法详见http://docs.python.org/library/struct.html。简单说来
就是把＃packed的string转换成原来的数据，无论是什么样的数据都返回一个tuple。这里返回的是长度为一的一个
＃tuple，所以我们取它的第零位。
for i in range(numframes):
val =
wavefile.readframes(1)
left =
val[0:2]
#right = val[2:4]
v =
struct.unpack('h', left )[0]
y[i] =
v
＃framerate就是44100，文件初读取的值。然后本程序最关键的一步！specgram！实在太简单了。。。
Fs = framerate
specgram(y, NFFT=1024, Fs=Fs, noverlap=900)
show()
耶～好看的specgram就画好了～～x轴是时间，y轴是频率～
3. 如何使用python实现wave音频文件回放
修改采样点数和起始位置进行不同位置和长度的音频波形分析
N=44100
start=0 #开始采样位置
df = framerate/(N-1) # 分辨率
freq = [df*n for n in range(0,N)] #N个元素
wave_data2=wave_data[0][start:start+N]
c=numpy.fft.fft(wave_data2)*2/N
#常规显示采样频率一半的频谱
d=int(len(c)/2)
#仅显示频率在4000以下的频谱
while freq[d]>4000:
d-=10
pylab.plot(freq[:d-1],abs(c[:d-1]),'r')
pylab.show()
4. python 播放 wav
这是python的matplotlib里的一个画wav文件的时频分析（specgram）的函数。和matlab里的那个差不多。使用超级方便，自动就做好了短时傅立叶变换(short
time fourier
transform)～函数用法具体可参照http://matplotlib.sourceforge.net/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.specgram
关于短时傅立叶变换的具体内容可google之～下面介绍程序。
＃首先import各种library。wave和struct都是安装python2.6自带的。scipy可以在
＃http://www.scipy.org/Download下载。pylab可在http://matplotlib.sourceforge.net/下载。都是非常＃强大的包包啊～～
import wave
import struct
from scipy import *
from pylab import *
＃读取wav文件，我这儿读了个自己用python写的音阶的wav
filename = '/Users/rongjin/Desktop/scale.wav'
wavefile = wave.open(filename, 'r') # open for writing
＃读取wav文件的四种信息的函数。期中numframes表示一共读取了几个frames，在后面要用到滴。
nchannels = wavefile.getnchannels()
sample_width = wavefile.getsampwidth()
framerate = wavefile.getframerate()
numframes = wavefile.getnframes()
＃建一个y的数列，用来保存后面读的每个frame的amplitude。
y = zeros(numframes)
＃for循环，readframe(1)每次读一个frame，取其前两位，是左声道的信息。右声道就是后两位啦。
＃unpack是struct里的一个函数，用法详见http://docs.python.org/library/struct.html。简单说来
就是把＃packed的string转换成原来的数据，无论是什么样的数据都返回一个tuple。这里返回的是长度为一的一个
＃tuple，所以我们取它的第零位。
for i in range(numframes):
val =
wavefile.readframes(1)
left =
val[0:2]
#right = val[2:4]
v =
struct.unpack('h', left )[0]
y[i] =
v
＃framerate就是44100，文件初读取的值。然后本程序最关键的一步！specgram！实在太简单了。。。
Fs = framerate
specgram(y, NFFT=1024, Fs=Fs, noverlap=900)
show()
好看的specgram就画好了～～x轴是时间，y轴是频率～
5. 利用python掌握雷克子波制作
# -*- coding: UTF-8 -*-
import wave
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 打开wav文件 ，open返回一个的是一个Wave_read类的实例，通过调用它的方法读取WAV文件的格式和数据。
f = wave.open(r"D:\project\REC001.wav","rb")
# 读取格式信息
# 一次性返回所有的WAV文件的格式信息，它返回的是一个组元(tuple)：声道数, 量化位数（byte单位）, 采
# 样频率, 采样点数, 压缩类型, 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
params = f.getparams()
[nchannels, sampwidth, framerate, nframes] = params[:4]
# 读取波形数据
# 读取声音数据，传递一个参数指定需要读取的长度（以取样点为单位）
str_data = f.readframes(nframes)
f.close()
# 将波形数据转换成数组
# 需要根据声道数和量化单位，将读取的二进制数据转换为一个可以计算的数组
wave_data = np.fromstring(str_data,dtype = np.short)
# 将wave_data数组改为2列，行数自动匹配。在修改shape的属性时，需使得数组的总长度不变。
wave_data.shape = -1,2
# 转置数据
wave_data = wave_data.T
# 通过取样点数和取样频率计算出每个取样的时间。
time=np.arange(0,nframes/2)/framerate
# print(params)
plt.figure(1)
# time 也是一个数组，与wave_data[0]或wave_data[1]配对形成系列点坐标
plt.subplot(211)
plt.plot(time,wave_data[0])
plt.xlabel("time/s")
plt.title('Wave')
N=44100
start=0
# 开始采样位置
df = framerate/(N-1)
# 分辨率
freq = [df*n for n in range(0,N)]
# N个元素
wave_data2=wave_data[0][start:start+N]
c=np.fft.fft(wave_data2)*2/N
# 常规显示采样频率一半的频谱
plt.subplot(212)
plt.plot(freq[:round(len(freq)/2)],abs(c[:round(len(c)/2)]),'r')
plt.title('Freq')
plt.xlabel("Freq/Hz")
plt.show()
6. python wav 测频率
#-*-coding:utf-8-*-
importwave
importpylabaspl
importnumpyasnp
#打开WAV文档
f=wave.open(r"c:WINDOWSMediading.wav","rb")
#读取格式信息
#(nchannels,sampwidth,framerate,nframes,comptype,compname)
params=f.getparams()
nchannels,sampwidth,framerate,nframes=params[:4]
#读取波形数据
str_data=f.readframes(nframes)
f.close()
#将波形数据转换为数组
wave_data=np.fromstring(str_data,dtype=np.short)
wave_data.shape=-1,2
wave_data=wave_data.T#这就是你想要的
time=np.arange(0,nframes)*(1.0/framerate)
#绘制波形
pl.subplot(211)
pl.plot(time,wave_data[0])
pl.subplot(212)
pl.plot(time,wave_data[1],c="g")
pl.xlabel("time(seconds)")
pl.show()
7. 怎样用python生成sin wave的wave文件
以下代码涵盖了基本的写wave文件需要的函数。
#"wave"mole.
#Author;EricNichols
#1-11-11
#
#codeadaptedfrom:
#
importwave#需要导入python的wavemole，函数用法参http://docs.python.org/library/wave.html
importstruct#structmole的用法参见http://docs.python.org/library/struct.html
from
mathimportsin,pi,pow
MAX_AMPLITUDE=32767#决定sinwave的音量
SAMPLE_RATE=44100#采样频率，由于人听觉在20到20千赫兹，由于Nyquist定律，一般44100（大于20千
的两倍）的频率足够满足人耳，再高就浪费文件空间啦，这也是CD通常的采样频率。
DURATION_SEC=
3#生成wav的时间为三秒
SAMPLE_LEN=
SAMPLE_RATE*DURATION_SEC#
乘一下就是要写多少个SAMPLE啦
filename='/Users/rongjin/Desktop/output.wav'#起个文件名哈，文件生成后就到这个文件夹找啦
print"Creatingsoundfile:",filename
print"Samplerate:",
SAMPLE_RATE
print"Duration(sec):",DURATION_SEC
print"#samples:",
SAMPLE_LEN
wavefile=wave.open(filename,'w')#
'w'写文件，其他还有'r','rb','wb'啥的,详情google之
wavefile.setparams((2,2,SAMPLE_RATE,0,'NONE','not
compressed'))#设置下wavefile的头文件
samples=[]#建一个tuple用来放好几个channel的
foriinrange(SAMPLE_LEN):
t=float(i)/
SAMPLE_RATE#t表示当下滴时间
sample=MAX_AMPLITUDE*sin(t*256*2*pi)#
就根据sinwave的方程得到当下的amplitude啦，
这里生成频率为256的音高哟，可以随便改。
#printi,t,sample#show
somegeneratedvalues.commentoutforspeed.
packed_sample=struct.pack('h',sample)#
转换成16进制的string
samples.append(packed_sample)#
append到samples，作为channel1
samples.append(packed_sample)#append一个一样的作为channel
2，要是append另一个频率的
packed_sample_2,就可以有和声效果啦
sample_str=''.join(samples)#
把samples里所有的值都convert到一个string上
wavefile.writeframes(sample_str)#终于要写waveframe啦！
wavefile.close()#最后别忘了关掉文件，不然会出错滴
print"Donewriting
file."#大告成功！
8. 在python 中打开波形文件 ︰ 未知的格式 ︰ 49.究竟怎么了
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我尝试打开波形文件与 wave模块，但是老是同样的错误我试着不管。 包含错误的行是以下 ︰
wav = wave.open(f)
这是错误消息 ︰
Traceback (most recent call last):
File "annotate.py", line 47, in <mole>
play(file)
File "annotate.py", line 33, in play
wav = wave.open(f)
File "C:\Program Files (x86)\Python\lib\wave.py", line 498, in open
return Wave_read(f)
File "C:\Program Files (x86)\Python\lib\wave.py", line 163, in __init__
self.initfp(f)
File "C:\Program Files (x86)\Python\lib\wave.py", line 143, in initfp
self._read_fmt_chunk(chunk)
File "C:\Program Files (x86)\Python\lib\wave.py", line 269, in _read_fmt_chunk
raise Error('unknown format: %r' % (wFormatTag,))
wave.Error: unknown format: 49
字符串 f是路径。WAV 文件，它工作在任何我的媒体播放器播放时。 我当然导入 wave的模块。 我试过 f，作为一个相对和绝对路径。 我试着用"wav"取代"WAV"。
错误什么导致的？
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Python 的波模块工作与特定类型的 WAV: PCM (WAVE_FORMAT_PCM: 0x0001)。
在您的情况下，您使用 WAV 类型 WAVE_FORMAT_GSM610[0x0031 = hex(49)].
你可以使用像大胆或者一些程序转换的编解码器，WAV 文件的类型更改为 lib。
9. 基于Python 对 Wave 文件的读写支持，可能产生哪些有趣的创意
import wave 用于读写wav文件
它提供了一个方便的WAV格式接口。
但是不支持压缩/解压缩，支持单声道/立体声。
读取格式：
open(file[, mode])
如果file是一个字符串，那么就打开文件，不然就把它当做一个类文件对象。
mode是可以缺省的，如果输入的参数是一个类文件对象，那么file.mode将会作为mode的值。
mode可选参数如下：
'r', 'rb'
Read only mode.
'w', 'wb'
Write only mode.
注意不能同时实现读/写操纵
10. Python报错（pyaudio，wave）
朋友，你的python版本与代码的版本不一致吧!请确认一下，更换到对应版本上。如果python版本一致，更新pyaudio的库。