音頻信號(hào)是由不同頻率、幅度和相位的正弦波組成的復(fù)雜符合。其中，音頻信號(hào)的頻率內(nèi)容隱藏著豐富的音頻信息。一個(gè)音頻信號(hào)的特性由其頻率內(nèi)容所決定。本文將重點(diǎn)介紹如何利用Python將音頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域。 創(chuàng)

音頻信號(hào)是由不同頻率、幅度和相位的正弦波組成的復(fù)雜符合。其中，音頻信號(hào)的頻率內(nèi)容隱藏著豐富的音頻信息。一個(gè)音頻信號(hào)的特性由其頻率內(nèi)容所決定。本文將重點(diǎn)介紹如何利用Python將音頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域。

創(chuàng)建Python文件并導(dǎo)入庫(kù)文件

首先，在Python中創(chuàng)建一個(gè)文件，并導(dǎo)入必要的庫(kù)文件。我們需要導(dǎo)入`numpy`用于數(shù)值計(jì)算，``用于讀取音頻文件，以及``用于可視化結(jié)果。

```python

import numpy as np

from import wavfile

import as plt

```

讀取音頻文件

接下來(lái)，我們需要讀取音頻文件。通過(guò)``函數(shù)可以獲取采樣頻率和音頻數(shù)據(jù)。

```python

sampling_freq, audio ('data/input_freq.wav')

```

對(duì)信號(hào)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化

在進(jìn)行傅里葉變換之前，我們需要對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。這里我們將信號(hào)值除以$2^{15}$來(lái)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，并提取數(shù)組長(zhǎng)度。

```python

audio audio / (2.0 15)

len_audio len(audio)

```

進(jìn)行傅里葉變換

接下來(lái)，我們執(zhí)行傅里葉變換以將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)。我們的目標(biāo)是提取功率信號(hào)，因此需要先對(duì)信號(hào)的值進(jìn)行平方處理。

```python

transformed_signal np.fft.fft(audio)

half_length np.ceil((len_audio 1) / 2.0)

transformed_signal abs(transformed_signal[0:int(half_length)])

transformed_signal / float(len_audio)

transformed_signal 2

len_ts len(transformed_signal)

```

計(jì)算功率信號(hào)并創(chuàng)建X軸

根據(jù)傅里葉變換后的信號(hào)，我們可以計(jì)算功率信號(hào)，并創(chuàng)建對(duì)應(yīng)的頻率軸。

```python

power -10 * np.log10(transformed_signal)

x_values (0, half_length, 1) * (sampling_freq / len_audio) / 1000.0

```

繪制頻率信號(hào)圖

最后，我們可以利用Matplotlib庫(kù)繪制頻率信號(hào)圖，展示音頻信號(hào)在頻域上的功率分布情況。

```python

()

(x_values, power, color'black')

plt.xlabel('Freq (in kHz)')

plt.ylabel('Power (in dB)')

()

```

通過(guò)以上步驟，我們成功將音頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域，并可視化頻率信號(hào)圖。這樣的處理過(guò)程有助于我們更深入地了解音頻信號(hào)的特性和頻率分布情況。