❶ 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～
❷ 怎么通过程序（如python）判断一个音频文件（如wav、mp3等格式）的声音清晰度
我用wpf画过wav的频谱图和语谱图，这里有个参考http://www.codeproject.com/Articles/488655/Visualizing-Sound
波形图应该更简单吧 计算声音强度就好了 至于mp3我想应该先解码成pcm
❸ 谁知道如何在python中用处理wav文件，并且对他的频谱进行分析的程序
1.读取wav文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import wave
import pylab as pl
import numpy as np
# 打开WAV文档
f = wave.open(r"c:\WINDOWS\Media\ding.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
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()
2.观察信号频谱
# -*- 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"时间(秒)")
pl.title(u"156.25Hz和234.375Hz的波形和频谱")
pl.subplot(212)
pl.plot(freqs, xfp)
pl.xlabel(u"频率(Hz)")
pl.subplots_adjust(hspace=0.4)
pl.show()
❹ python3.5scipy包怎样读取wav文件
用语音处理的库
楼主找找
pyb 提供了简洁的高层接口，极大的扩展了python处理音频文件的能力，pyb可能不是最强大的Python音频处理库，但绝对是Python最简洁易用的音频库只要，非要说有什么弊端，大概只有高度依赖ffmpeg，Linux安装起来不太方便吧。
❺ 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～
❻ Python播放wav音频，在Windows系统下
手头正好一个脚本，在Windows下执行没有问题。供参考：
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 不能打开wav文件
No such file or directory，不存在这样的文件或者目录，错误很明显呀，文件路径有问题
❽ 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()
❾ python 如何用thread创建新线程加入背景音乐 音乐名称：'music.wav' 要具体代码！不要复制的！
是创建新线程直接播放音乐吧？创建新线程后，调用winsound模块中的playSound(文件名)就可以，注意把你的音乐文件放入当前文件夹中
❿ 利用python编写代码如何把wav文件转为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)