Python中用于频谱图的FFT

Question

我想知道怎么用Python来读取WAV PCM文件中的频率峰值，然后生成一张图像，用于频谱分析。

我正在尝试制作一个程序，可以读取任何音频文件，把它转换成WAV PCM格式，然后找到频率的峰值和截止点。

Answer 1

from pylab import *
specgram(signal)

这是最简单的做法。在这个情况下也非常方便：

subplot

不过要注意：Matplotlib的速度很慢，但它能生成很漂亮的图像。如果你需要做复杂的动画，尤其是3D动画，最好不要用它。

Answer 2

用audiolab加载WAV文件非常简单：

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

或者你可以用它来读取任何常见的音频格式，然后转换成WAV格式：

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

而且，PyLab里自带了频谱图的功能：

from pylab import *
specgram(signal)

具体来说，它是matplotlib的一部分。这里有一个更好的例子。

Answer 3

Python的wave库可以让你导入音频文件。导入之后，你可以使用numpy来对音频进行快速傅里叶变换（FFT）。

接下来，matplotlib可以制作非常好看的图表，效果完全可以和MATLAB媲美。

虽然这篇文章有点老旧，但它可能会帮助你入门，解决你描述的问题（当然，文章是用Python写的）。