Python科学计算(两)-- 时域和频域波形为正弦波形信号生成.计算和显示 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl import matplotlib import math import random row = 4 col = 4 N = 500 fs = 5 n = [2*math.pi*fs*t/N for t in range(N)] axis_x = np.linspace(

这段时间给GitHub Recorder开源库添加了两个新的音频可视化功能,比以前单一的动态波形显示丰富了好多(下图后两行是不是比第一行看起来丰满些):趁热打铁写了一个音频可视化相关扩展测试代码,下面这张就是测试Gif截图,看起来还算过得去,测试地址 上面这些波形.频率的计算和显示都是由纯js代码编写的,并未用到浏览器专有特性,因此可以方便的移植到其他语言实现,比如移植到Android.IOS原生实现. FrequencyHistogramView音频可视化频率直方图显示 此功能源码:frequ

在项目中,需要画波形频谱图,因此进行查找,不是很懂相关知识,下列代码主要是针对这篇文章. http://blog.csdn.net/xcgspring/article/details/4749075 //快速傅里叶变换 /* 入口参数: inv: =1,傅里叶变换; =-1,逆傅里叶变换 N:输入的点数,为偶数,一般为2的幂次级,2,4,8,16... k: 满足N=2^k(k>0),实质上k是N个采样数据可以分解为偶次幂和奇次幂的次数 real[]: inv=1时,存放N个采样数据的实部,in

一.音乐播放类概念 iOS 下能支持歌曲和声音播放的的类有几个: SystemSound AVFoundtion库中的AVAudioPlayer #重要 MediMPMusicPlayerController 常用音频控件 3. MPMediaPickerController 本地音乐库选择器 5. MPVolumeView 播放进度条 这里有一个PPT在解释几种概念: https://ccrma.stanford.edu/~jsanchez/NSSpain.pdf 这教程中同时用不同机制播放例

MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记 MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记 1 MATLAB 音频相关函数 1 MATLAB 处理音频信号的流程 2 音量标准化 2 声道分离合并与组合 3 数字滤波 3 数据转换 5 基于MATLAB 的数字滤波实验6 MATLAB 音频相关函数 声音数据输入输出函数: 可以方便地读写au和way文件,并可控制其中的位及频率. wavread()和wavwriteO. 声音播放: wavplay():播放wav声音文件.当然,也可以把处理后的 wav文件

"""Python绘制语谱图""" """Python绘制时域波形""" # 导入相应的包 import numpy, wave import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os filepath = 'G:/实战培训/Python生成语谱图/ReNoise/Prim10/' # 添加路径 filename = os

资源下载 #本文PDF版下载 Python解析Wav文件并绘制波形的方法 #本文代码下载 Wav波形绘图代码 #本文实例音频文件night.wav下载 音频文件下载 (石进-夜的钢琴曲) 前言 在现在繁忙的生活中,我们经常会听些歌来放松一下自己,我们经常会从各种播放软件中听自己喜欢的歌,并且往往我们会下载一部分歌曲,而现在音频的种类也相当繁多,像是Wav,Mp3,FLAC,AAC等等很多格式,最近由于需要做一个能够分析Wav格式音频的波形来取得一些数据比如获取人录音时是否说完等等用途.本周先对解

在语音分析,合成,转换中,第一步往往是提取语音特征参数.利用机器学习方法进行上述语音任务,常用到梅尔频谱.本文介绍从音频文件提取梅尔频谱,和从梅尔频谱变成音频波形. 从音频波形提取Mel频谱: 对音频信号预加重.分帧和加窗对每帧信号进行短时傅立叶变换STFT,得到短时幅度谱短时幅度谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱从Mel频谱重建音频波形 Mel频谱转换成幅度谱griffin_lim声码器算法重建波形去加重声码器有很多种,比如world,straight等,但是griffin_lim是特殊的,它

Python 简单生成 WAV 波形声音文件 让机器发出声响,本身就是一件充满魔法的事情.有没有想过,用一段简单的代码,生成一个最简单的声音呢?Python 这门脚本语言的库十分丰富,借助于其中的三个内置模块就能完成这件神奇的事情:math 模块提供了圆周率常量 pi 和正弦函数 sin, 这些使得我们无需掌握高等数学就可以完成今天的任务:wave 模块提供了读取和写入波形文件数据的功能,使得我们无需操心 wave 文件的技术细节,就可以把波形数据写入到其中:struct 可以将数据打包成二进制

音频处理中,经常要看一下啊频域图是什么样子的,这里自己写了一个小程序,可以完美的同步显示时域和频域图,直接上代码: #wave data -xlxw #import import wave as we import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys def wavread(path): wavfile = we.open(path,"rb") params = wavfile.getparams() frame

最近这段时间,学校里的事情实在太多了,从七月下旬一直到八月底实验室里基本天天十二点或者通宵,实在是没有精力和时间来写博客.这周老师出国开会,也算有了一个短暂的休息机会,刚好写点有意思的东西. 上周在天津的会议上碰到一个北交的姐们儿,她想利用小波变换来处理失超信号,刚好之前自己就有这个想法,所以回来后就想着把相关的内容好好复习复习,最相关的就是傅里叶分析和小波变换了.数学推导固然重要,但写那个实在是太乏味了,然后想到之前网上一个新闻,说一个同学通过新闻里记者拨号的声音反推出了周鸿祎的手机号码,就想

基于python的快速傅里叶变换FFT(二)本文在上一篇博客的基础上进一步探究正弦函数及其FFT变换. 知识点  FFT变换,其实就是快速离散傅里叶变换,傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法.要知道傅立叶变换算法的意义,首先要了解傅立叶原理的意义.傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加.而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率.振幅和相位.   和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换

1.傅里叶变换  傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁,在频域里可以更方便的进行一些分析.傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析,简单说就是具有一定周期性的信号,因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式,所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求. 2.基于Python的频谱分析  将时域信号通过FFT转换为频域信号之后,将其各个频率分量的幅值绘制成图,可以很直观地观察信号的频谱.    具体分析见代码注释. import numpy as np#导入一个数据处理模块 import pylab

音频信号的读写.播放及录音 标准的python已经支持WAV格式的书写,而实时的声音输入输出需要安装pyAudio(http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio).最后我们还将使用pyMedia(http://pymedia.org)进行Mp3的解码和播放. 音频信号是模拟信号,我们需要将其保存为数字信号,才能对语音进行算法操作,WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式,通常被用来保存未压缩的声音数据. 语音信号有三个重要的参数:声道数.取样频率和

梅尔倒谱系数(MFCC) 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC).依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale:人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的,有下面公式 $$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$ $$f = 700 (10^{f_{mel}/2595} - 1)$$ 式中$f_{mel}$是以梅尔(Mel)为

speaker recognition from raw waveform with SincNet Mirco Ravanelli, Yoshua Bengio 作为一种可行的替代i-vector的说话人识别方法,深度学习正日益受到欢迎.利用卷积神经网络(CNNs)直接对原始语音样本进行处理,取得了良好的效果.而不是使用标准的手工制作的功能,后一种CNNs从波形中学习低电平的语音表示,潜在地允许网络更好地捕获重要的窄带扬声器特性,如音高和共振峰.合理设计神经网络是实现这一目标的关键. 本文提出

通俗理解傅里叶变换,先看这篇文章傅里叶变换的通俗理解! 接下来便是使用python进行傅里叶FFT-频谱分析: 一.一些关键概念的引入 1.离散傅里叶变换(DFT) 离散傅里叶变换(discrete Fourier transform) 傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法,傅里叶变换是傅里叶分析的核心,通过它把信号从时间域变换到频率域,进而研究信号的频谱结构和变化规律.但是它的致命缺点是:计算量太大,时间复杂度太高,当采样点数太高的时候,计算缓慢,由此出现了DFT的快速实现,即下面的快速傅里叶

FFT是DFT的高效算法,能够将时域信号转化到频域上,下面记录下一段用python实现的FFT代码. # encoding=utf-8 import numpy as np import pylab as pl # 导入和matplotlib同时安装的作图库pylab sampling_rate = 8000 # 采样频率8000Hz fft_size = 512 # 采样点512,就是说以8000Hz的速度采512个点,我们获得的数据只有这512个点的对应时刻和此时的信号值. t = np.l

摘要:Fourier transform 是一个强大的概念,用于各种领域,从纯数学到音频工程甚至金融. 本文分享自华为云社区<使用 scipy.fft 进行Fourier Transform:Python 信号处理>,作者: Yuchuan. scipy.fft模块 傅立叶变换是许多应用中的重要工具,尤其是在科学计算和数据科学中.因此,SciPy 长期以来一直提供它的实现及其相关转换.最初,SciPy 提供了该scipy.fftpack模块,但后来他们更新了他们的实现并将其移到了scipy.f

python 学习小结 python 简明教程 1.python 文件 #!/etc/bin/python #coding=utf-8 2.main()函数 if __name__ == '__main__': 3.物理行与逻辑行; 下面是一个在多个物理行中写一个逻辑行的例子.它被称为明确的行连接. s = 'This is a string. \ This continues the string.' print s 它的输出: This is a string. This continues