转：使用Python对音频进行频谱分析

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import waveimport pyaudioimport numpyimport pylab#打开WAV文档，文件路径根据需要做修改wf = wave.open("test.wav", "rb")#创建PyAudio对象p = pyaudio.PyAudio()stream = p.open(format=p.get_format_from_width(wf.getsampwidth()),channels=wf.getnchannels(),rate=wf.getframerate(),output=True)nframes = wf.getnframes()framerate = wf.getframerate()#读取完整的帧数据到str_data中，这是一个string类型的数据str_data = wf.readframes(nframes)wf.close()#将波形数据转换为数组# A new 1-D array initialized from raw binary or text data in a string.wave_data = numpy.fromstring(str_data, dtype=numpy.short)#将wave_data数组改为2列，行数自动匹配。在修改shape的属性时，需使得数组的总长度不变。wave_data.shape = -1,2#将数组转置wave_data = wave_data.T#time 也是一个数组，与wave_data[0]或wave_data[1]配对形成系列点坐标#time = numpy.arange(0,nframes)*(1.0/framerate)#绘制波形图#pylab.plot(time, wave_data[0])#pylab.subplot(212)#pylab.plot(time, wave_data[1], c="g")#pylab.xlabel("time (seconds)")#pylab.show()## 采样点数，修改采样点数和起始位置进行不同位置和长度的音频波形分析N=44100start=0 #开始采样位置df = framerate/(N-1) # 分辨率freq = [df*n for n in range(0,N)] #N个元素wave_data2=wave_data[0][start:start+N]c=numpy.fft.fft(wave_data2)*2/N#常规显示采样频率一半的频谱d=int(len(c)/2)#仅显示频率在4000以下的频谱while freq[d]>4000:    d-=10pylab.plot(freq[:d-1],abs(c[:d-1]),'r')pylab.show()