因为工作中会经常遇到不同采样率的声音文件的问题,特意写了一下重采样的程序。
原理就是把采样点转换到时间刻度之后再进行插值,经过测试,是没有问题的。
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 17-7-21 下午2:32 # @Author : Lei.Jinggui # @Site : http://blog.csdn.net/lccever # @File : Resample.py # @Software: PyCharm Community Edition # @contact: lccever@126.com import numpy as np def Resample(input_signal,src_fs,tar_fs): ''' :param input_signal:输入信号 :param src_fs:输入信号采样率 :param tar_fs:输出信号采样率 :return:输出信号 ''' dtype = input_signal.dtype audio_len = len(input_signal) audio_time_max = 1.0*(audio_len-1) / src_fs src_time = 1.0 * np.linspace(0,audio_len,audio_len) / src_fs tar_time = 1.0 * np.linspace(0,np.int(audio_time_max*tar_fs),np.int(audio_time_max*tar_fs)) / tar_fs output_signal = np.interp(tar_time,src_time,input_signal).astype(dtype) return output_signal if __name__ == '__main__': import wave import pyaudio def playSound(audio_data_short, framerate=16000, channels=1): preply = pyaudio.PyAudio() # 播放声音 streamreply = preply.open(format=pyaudio.paInt16, channels=channels, rate=framerate, output=True) data = audio_data_short.tostring() streamreply.write(data) streamreply.close() preply.terminate() wave_file = 'test.wav' audio_file = wave.open(wave_file, 'rb') audio_data = audio_file.readframes(audio_file.getnframes()) audio_data_short = np.fromstring(audio_data, np.short) src_fs = audio_file.getframerate() src_chanels = audio_file.getnchannels() if src_chanels > 1: audio_data_short = audio_data_short[::src_chanels] tar_fs = np.int(src_fs * 0.5) playSound(audio_data_short,framerate=src_fs) audio_data_short0 = Resample(audio_data_short,src_fs,tar_fs) playSound(audio_data_short0,framerate=tar_fs)
补充知识:Python 多线程的退出/停止的一种是实现思路
在使用多线程的过程中,我们知道,python的线程是没有stop/terminate方法的,也就是说它被启动后,你无法再主动去退出它,除非主进程退出了,注意,是主进程,不是线程的父进程.
一个比较合理的方式就是把原因需要放到threading.Thread的target中的线程函数,改写到一个继承类中,下面是一个实现例子
import threading import time import os # 原本需要用来启动的无线循环的函数 def print_thread(): pid = os.getpid() counts = 0 while True: print(f'threading pid: {pid} ran: {counts:04d} s') counts += 1 time.sleep(1) # 把函数放到改写到类的run方法中,便可以通过调用类方法,实现线程的终止 class StoppableThread(threading.Thread): def __init__(self, daemon=None): super(StoppableThread, self).__init__(daemon=daemon) self.__is_running = True self.daemon = daemon def terminate(self): self.__is_running = False def run(self): pid = os.getpid() counts = 0 while self.__is_running: print(f'threading running: {pid} ran: {counts:04d} s') counts += 1 time.sleep(1) def call_thread(): thread = StoppableThread() thread.daemon = True thread.start() pid = os.getpid() counts = 0 for i in range(5): print(f'0 call threading pid: {pid} ran: {counts:04d} s') counts += 2 time.sleep(2) # 主动把线程退出 thread.terminate() if __name__ == '__main__': call_thread() print(f'==========call_thread finish===========') counts = 0 for i in range(5): counts += 1 time.sleep(1) print(f'main thread:{counts:04d} s')
以上这篇基于Python 的语音重采样函数解析就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持小牛知识库。
主要内容:降采样,升采样,频率转换,插值处理数据重采样是将时间序列从一个频率转换至另一个频率的过程,它主要有两种实现方式,分别是降采样和升采样,降采样指将高频率的数据转换为低频率,升采样则与其恰好相反,说明如下: 方法 说明 降采样 将高频率(间隔短)数据转换为低频率(间隔长)。 升采样 将低频率数据转换为高频率。 Pandas 提供了 resample() 函数来实现数据的重采样。 降采样 通过 resample() 函数完成数据的降采样
我正在用ffmpeg从flac文件制作mp3。这对我来说通常是哼哼。 今晚,由于某种原因,当我使用我一直使用的相同命令时,转换后的音频会失真。_故障排除后,出现“采样率”标志。 我的命令: MP3中的音频然后被一个顶起的增益所扭曲,导致数字剪辑。 我尝试更新ffmpeg,然后问题仍然存在。我尝试过转换各种采样率(44.1k源文件,48k源文件,96k源文件)44.1k和48kmp3,问题仍然存在,
问题内容: 我在下面有一个基本问题,可以帮助您理解python中的函数(紧接着uni的LPTHW教程)。有人可以解释以下语法,以及我的假设是否正确? 据我所知,是函数的名称,但什么是具有目的,括号旁边?是调用 下面的print命令吗?还是这些字符串直接进入命令? 问题答案: 将arg1,arg2放在括号中的目的是什么? 在这种情况下,和称为 arguments 。参数允许函数接收 输入 它的预期,
本文向大家介绍Python 详解基本语法_函数_返回值,包括了Python 详解基本语法_函数_返回值的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Python 详解基本语法 概要: 函数的返回值是函数重要的组成部分。函数的根本在于实现程序的部分功能,所以很多时候我们需要将函数执行后的结果返回给程序再由程序作出进一步的操作。可以说是函数的返回值令函数与函数之间,函数与主程序之间更加紧密的联系起来。 函
我想构建一个android应用程序,它可以识别我的声音,将其转换为文本,并显示我刚才在祝酒词中所说的内容。我可以通过使用一个按钮来完成这项工作,该按钮将为我启动语音识别器。但现在我想让它只在我的声音的基础上工作。 应用程序应触发语音识别器,仅当我开始说话时才开始听我说话,当它感觉到沉默时应停止听我说话。就像会说话的tom应用程序的功能一样。它记录了声音,但我想用语音识别器识别它。像这样的事情: 主
本文向大家介绍Python对wav文件的重采样实例,包括了Python对wav文件的重采样实例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 例如从2channel,4.41k hz 重采样到 1 channel,16k hz 若in和out都是单通道: 方案二 y为下采样的结果,类型np.ndarray You can use Librosa's load() function, import lib