前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >Python 播放音频与录音

Python 播放音频与录音

作者头像
Python进阶者
发布2019-07-10 18:26:53
3.6K0
发布2019-07-10 18:26:53
举报

音频预处理

这一讲主要介绍些音频基本处理方式,为接下来的语音识别打基础。

三种播放音频的方式

使用 python 播放音频有以下几种方式:

os.system()

os.system(file) 调用系统应用来打开文件,file 可为图片或者音频文件。

缺点:要打开具体的应用,不能在后台播放音频。

pyaudio

安装:pip install pyaudio

官方提供了播放音频与录音的 api ,使用十分方便,只要把Filename更改为你的音频文件的文字,就可以播放音频了。

"""PyAudio Example: Play a WAVE file."""

import pyaudio
import wave


CHUNK = 1024
FILENAME = '你的音频文件'

def play(filename = FILENAME):
    wf = wave.open(filename, 'rb')

    p = pyaudio.PyAudio()

    stream = p.open(format=p.get_format_from_width(wf.getsampwidth()),
                    channels=wf.getnchannels(),
                    rate=wf.getframerate(),
                    output=True)

    data = wf.readframes(CHUNK)

    while data != b'':
        stream.write(data)
        data = wf.readframes(CHUNK)

    stream.stop_stream()
    stream.close()

    p.terminate()

jupyter notebook

在 jupyer notebook 中播放音频可以使用以下函数:

import IPython.display as ipd
ipd.Audio(文件名)

几种读取音频的方式

python 有很多读取音频文件的方法,内置的库 wave ,科学计算库 scipy, 和方便易用的语音处理库 librosa

下面将介绍分别使用这几种库读取音频文件:

安装

wave 是内置库直接导入即可。

scipy: pip install scipy

librosa: pip install librosa

使用

wave.open:

参数 path 为文件名,mode 为打开方式

'rb'方式打开文件返回一个 Wave_read 对象,而以'wb'方式打开文件返回一个 Wave_write 对象。

scipy.io.wavfile:

参数 path 为文件名

返回 rate : 采样率(每秒采样点的个数),data : 音频数据

librosa.load:

参数 path 为文件名

返回 y 为音频数据,sr 为采样率

# read wav file from path
from scipy.io import wavfile
import librosa
import pyaudio

# wave
file = wave.open(path,'rb')
# wavfile
rate, data = wavfile.read(path)
# librosa
y, sr = librosa.load(path)

下面演示一个使用 wavfile 读取音频文件并且画出波形的例子

首先要计算音频到底持续了多长时间,wave 的 shape 就是总的采样点个数,除以采样频率可以得到持续的总时间(秒),乘1000得到总持续时间(毫秒)。接着通过 np.linsapce 产生时间的序列,最后使用 matplotlib 画出图像。

from scipy.io import wavfile
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline

# 一秒采样数
sr, wave = wavfile.read('D://QQPCMgr/Desktop/python3/skip.wav')
sample_number = wave.shape[0]
total_time = int(sample_number / sr * 1000)
time_series = np.linspace(0,total_time,sample_number)
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(time_series, wave)
ax.set_title('Time*Amplitude')
ax.set_xlabel('Time/ms')
ax.set_ylabel('Amplitude/dB')

最后再借用 pyaudio 的 api 我们可以实现连续录音功能:

python 实现录音功能

其中,函数 multi_record每结束一次录音会询问 “是否进行下一次录音?”,按回车就可以进行下一次录音了。

import wave
import pyaudio
import matplotlib.pyplot as plt
import time

CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 2
RATE = 44100
RECORD_SECONDS = 5


def record(filename='output.wav'):
    """官方录音教程
    """
    
    p = pyaudio.PyAudio()
    
    stream = p.open(format=FORMAT,
                    channels=CHANNELS,
                    rate=RATE,
                    input=True,
                    frames_per_buffer=CHUNK)
    
    print("* recording")
    
    frames = []

    for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
        data = stream.read(CHUNK)
        frames.append(data)
    
    print("* done recording")
    
    stream.stop_stream()
    stream.close()
    p.terminate()
    
    wf = wave.open(filename, 'wb')
    wf.setnchannels(CHANNELS)
    wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))
    wf.setframerate(RATE)
    wf.writeframes(b''.join(frames))
    wf.close()


def multi_record(num=3):
    """implement 多次录音"""
    for i in range(1,num+1):
        print('第{}次录音准备'.format(i))
        filename = 'record_{}.wav'.format(i)
        record(filename)
        time.sleep(second)
        _ = input('进行下一次录音?')


def main():
    multi_record()

if __name__ == '__main__':
本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-07-03,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 Python爬虫与数据挖掘 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 音频预处理
  • 三种播放音频的方式
  • jupyter notebook
  • 几种读取音频的方式
    • wave.open:
      • scipy.io.wavfile:
        • librosa.load:
        • python 实现录音功能
        相关产品与服务
        语音识别
        腾讯云语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)是将语音转化成文字的PaaS产品,为企业提供精准而极具性价比的识别服务。被微信、王者荣耀、腾讯视频等大量业务使用,适用于录音质检、会议实时转写、语音输入法等多个场景。
        领券
        问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档