pythonwav

❶ python 播放 wav

這是python的matplotlib里的一個畫wav文件的時頻分析（specgram）的函數。和matlab里的那個差不多。使用超級方便，自動就做好了短時傅立葉變換(short
time fourier
transform)～函數用法具體可參照http://matplotlib.sourceforge.net/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.specgram

關於短時傅立葉變換的具體內容可google之～下面介紹程序。

＃首先import各種library。wave和struct都是安裝python2.6自帶的。scipy可以在

＃http://www.scipy.org/Download下載。pylab可在http://matplotlib.sourceforge.net/下載。都是非常＃強大的包包啊～～

import wave

import struct

from scipy import *

from pylab import *

＃讀取wav文件，我這兒讀了個自己用python寫的音階的wav

filename = '/Users/rongjin/Desktop/scale.wav'

wavefile = wave.open(filename, 'r') # open for writing

＃讀取wav文件的四種信息的函數。期中numframes表示一共讀取了幾個frames，在後面要用到滴。

nchannels = wavefile.getnchannels()

sample_width = wavefile.getsampwidth()

framerate = wavefile.getframerate()

numframes = wavefile.getnframes()

＃建一個y的數列，用來保存後面讀的每個frame的amplitude。

y = zeros(numframes)

＃for循環，readframe(1)每次讀一個frame，取其前兩位，是左聲道的信息。右聲道就是後兩位啦。

＃unpack是struct里的一個函數，用法詳見http://docs.python.org/library/struct.html。簡單說來
就是把＃packed的string轉換成原來的數據，無論是什麼樣的數據都返回一個tuple。這里返回的是長度為一的一個

＃tuple，所以我們取它的第零位。

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，文件初讀取的值。然後本程序最關鍵的一步！specgram！實在太簡單了。。。

Fs = framerate

specgram(y, NFFT=1024, Fs=Fs, noverlap=900)

show()

好看的specgram就畫好了～～x軸是時間，y軸是頻率～

❷ 怎麼通過程序（如python）判斷一個音頻文件（如wav、mp3等格式）的聲音清晰度

我用wpf畫過wav的頻譜圖和語譜圖，這里有個參考http://www.codeproject.com/Articles/488655/Visualizing-Sound
波形圖應該更簡單吧 計算聲音強度就好了 至於mp3我想應該先解碼成pcm

❸ 誰知道如何在python中用處理wav文件，並且對他的頻譜進行分析的程序

1.讀取wav文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import wave
import pylab as pl
import numpy as np
# 打開WAV文檔
f = wave.open(r"c:\WINDOWS\Media\ding.wav", "rb")
# 讀取格式信息
# (nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname)
params = f.getparams()
nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]
# 讀取波形數據
str_data = f.readframes(nframes)
f.close()
#將波形數據轉換為數組
wave_data = np.fromstring(str_data, dtype=np.short)
wave_data.shape = -1, 2
wave_data = wave_data.T
time = np.arange(0, nframes) * (1.0 / framerate)
# 繪制波形
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()

2.觀察信號頻譜

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pylab as pl
sampling_rate = 8000
fft_size = 512
t = np.arange(0, 1.0, 1.0/sampling_rate)
x = np.sin(2*np.pi*156.25*t) + 2*np.sin(2*np.pi*234.375*t)
xs = x[:fft_size]
xf = np.fft.rfft(xs)/fft_size
freqs = np.linspace(0, sampling_rate/2, fft_size/2+1)
xfp = 20*np.log10(np.clip(np.abs(xf), 1e-20, 1e100))
pl.figure(figsize=(8,4))
pl.subplot(211)
pl.plot(t[:fft_size], xs)
pl.xlabel(u"時間(秒)")
pl.title(u"156.25Hz和234.375Hz的波形和頻譜")
pl.subplot(212)
pl.plot(freqs, xfp)
pl.xlabel(u"頻率(Hz)")
pl.subplots_adjust(hspace=0.4)
pl.show()

❹ python3.5scipy包怎樣讀取wav文件

用語音處理的庫

樓主找找

pyb 提供了簡潔的高層介面，極大的擴展了python處理音頻文件的能力，pyb可能不是最強大的Python音頻處理庫，但絕對是Python最簡潔易用的音頻庫只要，非要說有什麼弊端，大概只有高度依賴ffmpeg，Linux安裝起來不太方便吧。

❺ 怎樣用python畫wav文件的時頻分析圖

這是python的matplotlib里的一個畫wav文件的時頻分析（specgram）的函數。和matlab里的那個差不多。使用超級方便，自動就做好了短時傅立葉變換(short
time fourier
transform)～函數用法具體可參照http://matplotlib.sourceforge.net/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.specgram

關於短時傅立葉變換的具體內容可google之～下面介紹程序。

＃首先import各種library。wave和struct都是安裝python2.6自帶的。scipy可以在

＃http://www.scipy.org/Download下載。pylab可在http://matplotlib.sourceforge.net/下載。都是非常＃強大的包包啊～～

import wave

import struct

from scipy import *

from pylab import *

＃讀取wav文件，我這兒讀了個自己用python寫的音階的wav

filename = '/Users/rongjin/Desktop/scale.wav'

wavefile = wave.open(filename, 'r') # open for writing

＃讀取wav文件的四種信息的函數。期中numframes表示一共讀取了幾個frames，在後面要用到滴。

nchannels = wavefile.getnchannels()

sample_width = wavefile.getsampwidth()

framerate = wavefile.getframerate()

numframes = wavefile.getnframes()

＃建一個y的數列，用來保存後面讀的每個frame的amplitude。

y = zeros(numframes)

＃for循環，readframe(1)每次讀一個frame，取其前兩位，是左聲道的信息。右聲道就是後兩位啦。

＃unpack是struct里的一個函數，用法詳見http://docs.python.org/library/struct.html。簡單說來
就是把＃packed的string轉換成原來的數據，無論是什麼樣的數據都返回一個tuple。這里返回的是長度為一的一個

＃tuple，所以我們取它的第零位。

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，文件初讀取的值。然後本程序最關鍵的一步！specgram！實在太簡單了。。。

Fs = framerate

specgram(y, NFFT=1024, Fs=Fs, noverlap=900)

show()

耶～好看的specgram就畫好了～～x軸是時間，y軸是頻率～

❻ Python播放wav音頻，在Windows系統下

手頭正好一個腳本，在Windows下執行沒有問題。供參考：

importwinsound,time,sys
mp3='qed.wav'
if__name__=='__main__':
iflen(sys.argv)<2:
times=1
else:
times=int(sys.argv[1])
iftimes==0:
while1:
winsound.PlaySound(mp3,winsound.SND_NODEFAULT)
else:
foriinrange(times):
winsound.PlaySound(mp3,winsound.SND_NODEFAULT)

❼ python 不能打開wav文件

No such file or directory，不存在這樣的文件或者目錄，錯誤很明顯呀，文件路徑有問題

❽ python wav 測頻率

#-*-coding:utf-8-*-
importwave
importpylabaspl
importnumpyasnp
#打開WAV文檔
f=wave.open(r"c:WINDOWSMediading.wav","rb")
#讀取格式信息
#(nchannels,sampwidth,framerate,nframes,comptype,compname)
params=f.getparams()
nchannels,sampwidth,framerate,nframes=params[:4]
#讀取波形數據
str_data=f.readframes(nframes)
f.close()
#將波形數據轉換為數組
wave_data=np.fromstring(str_data,dtype=np.short)
wave_data.shape=-1,2
wave_data=wave_data.T#這就是你想要的
time=np.arange(0,nframes)*(1.0/framerate)
#繪制波形
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()

❾ python 如何用thread創建新線程加入背景音樂 音樂名稱：'music.wav' 要具體代碼！不要復制的！

是創建新線程直接播放音樂吧？創建新線程後，調用winsound模塊中的playSound(文件名)就可以，注意把你的音樂文件放入當前文件夾中

❿ 利用python編寫代碼如何把wav文件轉為mp3文件

using lame (command line), you can encode wav to mp3 like this:
$ lame --preset insane /path/to/file.wav

which would create:
file.wav.mp3

in Python, you could use subprocess to call it:
wav = 'myfile.wav'
cmd = 'lame --preset insane %s' % wav
subprocess.call(cmd, shell=True)