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我希望将波形文件解构为小块，以不同的顺序重新组合，然后将其写入磁盘。在重新组装后，我似乎在编写它时遇到了问题，所以现在我只是尝试调试这一部分，然后再担心其余的部分。基本上，我将原始 wav 读入 2D numpy 数组，将其分成 100 块存储在较小的 2D numpy 数组列表中，然后使用 vstack 垂直堆叠这些数组：

import scipy.io.wavfile as sciwav
import numpy
[sr,stereo_data] = sciwav.read('filename')
nparts = 100
stereo_parts = list()
part_length = len(stereo_data) / nparts 

for i in range(nparts):
    start = i*part_length
    end = (i+1)*part_length
    stereo_parts.append(stereo_data[start:end])

new_data = numpy.array([0,0])
for i in range(nparts):
    new_data = numpy.vstack([new_data, stereo_parts[i]])
sciwav.write('new_filename', sr, new_data)

到目前为止，我验证了 new_data 看起来与 stereo_data 相似，但有两个例外： 1. 它在开头填充了 [0,0]。2. 由于 len(stereo_data)/nparts 不除而无余，因此缩短了 88 个样本。

当我尝试收听生成的 new_data eave 文件时，我听到的只是沉默，我认为这没有多大意义。

谢谢您的帮助！奥马尔

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这很可能dtype是不同的。当您生成要在开头填充的零时，您没有指定 dtype，因此它们可能是np.int32. 您的原始数据可能是np.uint8or np.uint16，因此整个数组被提升为np.int32，这不是您的数据的正确位深度。只需这样做：

new_data = numpy.array([0,0], dtype=stereo_data)

我实际上宁愿这样做：

new_data = numpy.zeros((1, 2), dtype=stereo_data.dtype)

顺便说一句，您可以大大简化您的代码，并摆脱很多 for 循环：

sr, stereo_data = sciwav.read('filename')
nparts = 100
part_length = len(stereo_data) // nparts 

stereo_parts = numpy.split(stereo_data[:part_length*nparts], nparts)

new_data = numpy.vstack([numpy.zeros((1, 2), dtype=stereo_data.dtype)] +
                        stereo_parts)

sciwav.write('new_filename', sr, new_data)
于 2013-07-03T12:39:52.200 回答