我想从 numpy 中的二维数组创建“心率监视器”效果,并希望音调反映数组中的值。
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您可以使用fromwrite
函数scipy.io.wavfile
创建一个 wav 文件,然后您可以随意播放该文件。请注意,数组必须是整数,因此如果您有浮点数,您可能需要适当地缩放它们:
import numpy as np
from scipy.io.wavfile import write
data = np.random.uniform(-1,1,44100) # 44100 random samples between -1 and 1
scaled = np.int16(data/np.max(np.abs(data)) * 32767)
write('test.wav', 44100, scaled)
如果你想让 Python 真正播放音频,那么这个页面提供了一些包/模块的概述。
对于 2016 年来到这里的人来说,scikits.audiolab 似乎不再起作用了。我能够使用 sounddevice 获得解决方案。
import numpy as np
import sounddevice as sd
fs = 44100
data = np.random.uniform(-1, 1, fs)
sd.play(data, fs)
在 Jupyter 中,最好的选择是:
from IPython.display import Audio
wave_audio = numpy.sin(numpy.linspace(0, 3000, 20000))
Audio(wave_audio, rate=20000)
此外,您可以尝试scikits.audiolab。它具有文件 IO 和“播放”数组的能力。数组不必是整数。模仿 dbaupp 的例子:
import numpy as np
import scikits.audiolab
data = np.random.uniform(-1,1,44100)
# write array to file:
scikits.audiolab.wavwrite(data, 'test.wav', fs=44100, enc='pcm16')
# play the array:
scikits.audiolab.play(data, fs=44100)
我在使用 时遇到了一些问题scikit.audiolabs
,所以我为此任务寻找了一些其他选项。我想出了sounddevice,它似乎更新了很多。我没有检查它是否适用于 Python 3。
执行您想要的操作的简单方法是:
import numpy as np
import sounddevice as sd
sd.default.samplerate = 44100
time = 2.0
frequency = 440
# Generate time of samples between 0 and two seconds
samples = np.arange(44100 * time) / 44100.0
# Recall that a sinusoidal wave of frequency f has formula w(t) = A*sin(2*pi*f*t)
wave = 10000 * np.sin(2 * np.pi * frequency * samples)
# Convert it to wav format (16 bits)
wav_wave = np.array(wave, dtype=np.int16)
sd.play(wav_wave, blocking=True)
PyGame 具有pygame.sndarray
可以将 numpy 数据作为音频播放的模块。其他答案可能更好,因为 PyGame 可能难以启动和运行。话又说回来,scipy 和 numpy 都有各自的困难,所以将 PyGame 添加到组合中可能并不是一个很大的步骤。
另一个现代且方便的解决方案是使用pysoundfile,它可以读写多种音频文件格式:
import numpy as np
import soundfile as sf
data = np.random.uniform(-1, 1, 44100)
sf.write('new_file.wav', data, 44100)