关于声音文件的波形图和频谱图

本文作者正在开发一款声音播放与编辑软件,并已成功实现了声音文件的波形图绘制。目前面临的问题是如何实现音频文件的频谱图绘制,特别是如何理解和应用FFT(快速傅立叶变换)来转换时域信号为频域信号。
   最近想写一个声音播放和编辑的软件,一些播放控制和特效的问题都已经搞定了。观察一些音乐播放器,都会有一些波形图或者频谱图,有的做得很好看。我也想在界面上加上这样的些东西,经过几天的努力,声音文件的波形图已经会画了,原理也弄得很清楚,可是对于频谱图 的绘图却没有一点头绪,关键是对于FFT(快速傅立叶变换)弄不清楚,不知道FFT到底怎么对音频文件起作用的,为什么经过FFT变换就可以把时域信号变成频域信号,在程序中怎么实现。。这一连串的问题困扰我很久了,查了很多资料,可是并没有能得到一些非常有价值的东西。希望广大的优快云牛人们或者有这方面兴趣的人和我联系,帮助我或者和我一起解决这个问题,我将感激不尽。
### 使用 Python 绘制波形图频谱图 以下是实现绘制波形图频谱图的完整方法及其代码示例: #### 波形图绘制 波形图展示了音频信号随时间变化的振幅。可以利用 `librosa` `matplotlib` 库加载音频数据并绘制其波形。 ```python import librosa import librosa.display import matplotlib.pyplot as plt # 音频文件路径 file_path = r"D:\daku\波形图频谱图\NothingComparesToYou.mp3" # 加载音频文件 y, sr = librosa.load(file_path, sr=None) # 创建新的图形窗口 plt.figure(figsize=(14, 6)) # 绘制波形图 librosa.display.waveshow(y, sr=sr) plt.title('Waveform') plt.xlabel('Time (seconds)') plt.ylabel('Amplitude') # 显示图像 plt.tight_layout() plt.show() ``` 此部分代码实现了从指定路径加载音频文件,并通过 `waveshow()` 方法展示其波形[^1]。 --- #### 频谱图绘制 频谱图显示了音频信号在不同频率下的能量分布情况,通常通过对信号进行短时傅里叶变换(STFT)来计算得到。 ```python import numpy as np # 计算短时傅里叶变换 D = librosa.stft(y) # 转换为分贝刻度 S_db = librosa.amplitude_to_db(np.abs(D), ref=np.max) # 创建新的图形窗口 plt.figure(figsize=(14, 6)) # 绘制频谱图 librosa.display.specshow(S_db, sr=sr, x_axis='time', y_axis='log') plt.colorbar(format='%+2.0f dB') plt.title('Spectrogram') plt.xlabel('Time (seconds)') plt.ylabel('Frequency (Hz)') # 显示图像 plt.tight_layout() plt.show() ``` 该代码片段完成了对音频信号的 STFT 处理以及将其转化为分贝单位表示的能量值矩阵,最终调用 `specshow()` 函数完成可视化操作[^1]。 --- #### 完整代码整合 为了方便对比查看,可将两者放在同一张图表的不同子图中呈现: ```python import librosa import librosa.display import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 文件路径 file_path = r"D:\daku\波形图频谱图\NothingComparesToYou.mp3" # 加载音频文件 y, sr = librosa.load(file_path, sr=None) # 创建新图形窗口 plt.figure(figsize=(14, 8)) # 子图1:波形图 plt.subplot(2, 1, 1) librosa.display.waveshow(y, sr=sr) plt.title('Waveform') plt.xlabel('Time (seconds)') plt.ylabel('Amplitude') # 子图2:频谱图 D = librosa.stft(y) S_db = librosa.amplitude_to_db(np.abs(D), ref=np.max) plt.subplot(2, 1, 2) librosa.display.specshow(S_db, sr=sr, x_axis='time', y_axis='log') plt.colorbar(format='%+2.0f dB') plt.title('Spectrogram') plt.xlabel('Time (seconds)') plt.ylabel('Frequency (Hz)') # 自动调整布局并显示图像 plt.tight_layout() plt.show() ``` 以上代码综合了前两部分内容,在单个界面下分别展现了音频的波形与频谱特性[^1]。 --- #### 关于傅里叶变换的应用说明 傅里叶变换是一种重要的工具,用于分析信号中的频率组成。对于语音处理领域而言,它能够揭示出特定时间段内的主要频率成分,从而帮助区分不同类型的声音特征[^3]。 ---
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