Как я могу создать форму волны из аудио?

Создание визуализации формы волны из аудио включает в себя несколько шагов, и сложность зависит от желаемого уровня детализации и изысканности. Вот разрушение процесса, от простых до передовых методов:

1. Простой метод (с использованием библиотек):

Этот подход является самым простым и не требует глубоких знаний по обработке звука. Вы используете библиотеки, которые обрабатывают тяжелую работу для вас. Вот как вы делаете это с помощью Python с библиотеками Librosa` и `matplotlib`:

`` Python

импортировать Librosa

Импорт librosa.display

Импорт matplotlib.pyplot как plt

Загрузите аудиофайл

audio_file ="your_audio_file.wav" # заменить на путь аудиофайла

y, sr =librosa.load (audio_file)

отображать форму волны

Plt.Figure (FigSize =(14, 5))

librosa.display.waveshow (y, sr =sr)

plt.title ("форма волны")

plt.xlabel ("Время (S)")

plt.ylabel ("амплитуда")

plt.show ()

`` `

Перед запуском этого кода:

* Установите необходимые библиотеки: `pip установить Librosa matplotlib`

* заменить `" your_audio_file.wav "`: с фактическим путем к вашему аудиофайлу. Файл должен быть файлом wav для лучшей совместимости. Librosa может обрабатывать другие форматы, но WAV, как правило, предпочтительнее для этой задачи.

2. Промежуточный метод (ручная обработка):

Это обеспечивает больший контроль, но требует понимания основополагающих аудио. Вы напрямую поработаете с аудиоданками:

`` Python

импорт волны

импортировать Numpy как NP

Импорт matplotlib.pyplot как plt

Откройте файл wav

с wave.open ("your_audio_file.wav", "rb") как wf:

num_channels =wf.getnchannels ()

sample_width =wf.getsampwidth ()

frame_rate =wf.getframerate ()

num_frames =wf.getnframes ()

data =wf.readframes (num_frames)

преобразовать данные в Numpy Array

data =np.frombuffer (data, dtype =np.int16) # корректировка dtype, если образец

Если стерео, преобразуйте в моно (средние каналы)

Если num_channels ==2:

data =np.mean (Data.Reshape (-1, 2), Axis =1)

нормализуйте данные

data =data / np.max (np.abs (data))

Вектор времени

время =np.arange (0, num_frames) / frame_rate

Построить форму волны

Plt.Figure (FigSize =(14, 5))

plt.plot (время, данные)

plt.title ("форма волны")

plt.xlabel ("Время (S)")

plt.ylabel ("амплитуда")

plt.show ()

`` `

Этот код:

* Открывает файл wav, используя модуль `wave`.

* Читает необработанные аудиоданные.

* Преобразует его в массив Numpy для облегчения манипуляции.

* Обрабатывает стерео аудио, усредняя каналы, чтобы создать моно -сигнальную форму.

* Нормализует данные в диапазоне от -1 до 1 для лучшей визуализации.

* Создает вектор времени для заговора.

* Заклинает форму волны, используя `matplotlib`.

3. Расширенные методы (FFT, спектрограммы):

Для более подробного анализа вы можете использовать быстрое преобразование Фурье (FFT) для анализа частотных компонентов аудиосигнала, создавая спектрограммы. Библиотеки, такие как `librosa` и` scipy ', обеспечивают эффективные реализации БПФ. Это выходит за рамки простого объяснения, но включает в себя преобразование сигнала временной области в частотную область для визуализации частот с течением времени. Librosa `librosa.feature.mel_spectrogram` - отличная отправная точка для этого.

Выбор правильного метода:

* Простой метод: Лучше всего для визуализации быстрого сигнала без необходимости глубокого понимания аудио.

* Промежуточный метод: Дает больше контроля и понимания необработанных аудиоданных.

* расширенный метод: Необходимо для подробного частотного анализа и визуализации (спектрограммы).

Не забудьте установить необходимые библиотеки, прежде чем запустить какой -либо из этих кодов. Выберите метод, который лучше всего соответствует вашим потребностям и уровню понимания. Приведенные выше примеры используют Python, но аналогичная функциональность может быть достигнута на других языках программирования, таких как JavaScript (с использованием таких библиотек, как веб -API аудио) или C ++ (с использованием таких библиотек, как SDL).