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tren - FFT para espectrogramas en Python



transformada de fourier 2d python (4)

Cargar archivos WAV es fácil usando audiolab :

from audiolab import wavread signal, fs, enc = wavread(''test.wav'')

o para leer cualquier formato de audio general y convertir a WAV:

from audiolab import Sndfile sound_file = Sndfile(''test.w64'', ''r'') signal = wave_file.read_frames(wave_file.nframes)

El espectrograma está integrado en PyLab:

from pylab import * specgram(signal)

Específicamente, es parte de matplotlib . Aquí hay un mejor ejemplo.

¿Cómo utilizaré Python para leer los picos de frecuencia de un archivo WAV PCM y luego podré generar una imagen de este, para el análisis de spectogram?

Estoy intentando hacer un programa que te permita leer cualquier archivo de audio, convertirlo a WAV PCM, y luego encontrar los picos y los límites de frecuencia.


Si necesita convertir de formato PCM a enteros, querrá usar struct.unpack.



from pylab import * specgram(signal)

es el más fácil También es bastante útil en este contexto:

subplot

Pero ten cuidado: Matplotlib es muy lento pero crea imágenes hermosas. No debe usarlo para animaciones exigentes, incluso menos cuando se trata de 3D