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Python 音频合成
作者：迹忆客
最近更新：2023/04/23
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今天，我们将学习音频合成以及如何使用 Python 生成声音。 Python 音频合成声音合成或音频合成以电子方式（使用硬件或软件）生成模仿人声或乐器的声音。 合成主要用于音乐，其中称为合成器的电子设备/乐器用于录制和演奏音乐。 现在，关键是我们可以使用 Python 来生成这些简单的声音，例如正弦波吗？ 我们是否有任何模块，或者我们如何创建自己的模块？ 让我们学习下面的不同方法。 在 Python 中使用 IPython.display 进行加法合成 首先，我们导入必要的模块和库。 我们导入 IPython 来显示声音播放器，导入 numpy 来处理数组，导入 matplotlib 来绘制图表（我们将在生成基本波形的同时进行），导入数学来使用数学函数。 import IPython.display as ipd import numpy import math import matplotlib.pyplot as plt 设置采样率。 在这里，我们将 sample_rate 设置为 22050。 sample_rate = 22050 制作正弦波。 def makesine(frequency, duration): t = numpy.linspace(0, duration, math.ceil(sample_rate*duration)) x = numpy.sin(2 * numpy.pi * frequency * t) return x在这一步，我们定义了一个函数makesine()，它以频率和持续时间为参数。 我们在 numpy.linspace() 方法中使用持续时间，在 numpy.sin() 方法中使用频率来重用纯正弦波形。 请注意， numpy.linspace() 创建数字序列，或者我们可以说它返回均匀间隔的数字/样本 w.r.t。 间隔（开始，停止）。 它与 numpy.arange() 类似，但将样本编号 (num) 作为参数而不是步骤。 另一方面，numpy.sin() 计算所有指定 x（元素数组）的三角正弦值。 Run makesine()。 output = numpy.array(()) y = makesine(261.63, .5) # C for 0.5 seconds output = numpy.concatenate((output, y)) y = makesine(293.66, .5) # D for 0.5 seconds output = numpy.concatenate((output, y)) y = makesine(329.63, .5) # E for 0.5 seconds output = numpy.concatenate((output, y)) ipd.Audio(output, rate=sample_rate)接下来，我们多次执行 makesine() 以形成具有指定频率和持续时间的新波形。 之后，我们使用 numpy.concatenate() 将它们放在一起。 您可以在下面找到完整的工作源代码以及相应的输出。 这是完整的源代码。 import IPython.display as ipd import matplotlib.pyplot as plt import numpy import math sample_rate = 22050 def makesine(frequency, duration): t = numpy.linspace(0, duration, math.ceil(sample_rate*duration)) x = numpy.sin(2 * numpy.pi * frequency * t) return x output = numpy.array(()) y = makesine(261.63, .5) # C for 0.5 seconds output = numpy.concatenate((output, y)) y = makesine(293.66, .5) # D for 0.5 seconds output = numpy.concatenate((output, y)) y = makesine(329.63, .5) # E for 0.5 seconds output = numpy.concatenate((output, y)) ipd.Audio(output, rate=sample_rate) 在 Python 中使用加法合成制作各种基本波形我们完成了基本的正弦波形。 让我们使用 frequency * i 来试验各种频率为整数倍的基本波形； 在这里，我是从 1 开始的计数器，每次递增 1。 我们需要将这些正弦波软化为预定义的振幅 (amplist)，然后将其叠加在输出中。 为此，我们需要创建一个名为 addsyn() 的函数，如下所示： def addsyn(frequency, duration, amplist): i = 1 t = numpy.linspace(0, duration, math.ceil(sample_rate*duration)) output = numpy.zeros(t.size) for amp in amplist: x = numpy.multiply(makesine(frequency*i, duration), amp) output = output + x i+=1 if numpy.max(output)>abs(numpy.min(output)): output = output / numpy.max(output) else: output = output / -numpy.min(output) return output在 addsyn() 内部，我们初始化一个新的输出。 在 for 循环中，我们制作具有最大幅度 (amp) 的正弦波； 这里，频率是整数倍。 然后，我们将其与输出相加并将其保存在输出变量中。 接下来，我们确保最大幅度不超过 1 并返回输出。 现在，我们可以执行以下代码来制作一个谐波正弦波，并为其制作一张仅显示 0.005 秒的图表以查看此波形。 t = numpy.linspace(0, 1, sample_rate) sinewave = addsyn(440, 1, [1]) plt.plot(t, sinewave) plt.xlim(0, 0.005) ipd.Audio(sinewave, rate=sample_rate)完整的源代码如下。 import IPython.display as ipd import matplotlib.pyplot as plt import numpy import math sample_rate = 22050 def addsyn(frequency, duration, amplist): i = 1 t = numpy.linspace(0, duration, math.ceil(sample_rate*duration)) output = numpy.zeros(t.size) for amp in amplist: x = numpy.multiply(makesine(frequency*i, duration), amp) output = output + x i+=1 if numpy.max(output)>abs(numpy.min(output)): output = output / numpy.max(output) else: output = output / -numpy.min(output) return output t = numpy.linspace(0, 1, sample_rate) sinewave = addsyn(440, 1, [1]) plt.plot(t, sinewave) plt.xlim(0, 0.005) ipd.Audio(sinewave, rate=sample_rate)输出:
现在，我们可以尝试使用 addsyn() 函数的不同值来获得不同的输出。 请参阅下面创建方波的另一个示例。 示例代码： import IPython.display as ipd import matplotlib.pyplot as plt import numpy import math sample_rate = 22050 def addsyn(frequency, duration, amplist): i = 1 t = numpy.linspace(0, duration, math.ceil(sample_rate*duration)) output = numpy.zeros(t.size) for amp in amplist: x = numpy.multiply(makesine(frequency*i, duration), amp) output = output + x i+=1 if numpy.max(output)>abs(numpy.min(output)): output = output / numpy.max(output) else: output = output / -numpy.min(output) return output t = numpy.linspace(0, 1, sample_rate) square_wave = addsyn(440, 1, [1, 0, 0.349, 0, 0.214, 0, 0.156, 0, 0.121, 0]) plt.plot(t, square_wave) plt.xlim(0, 0.005) ipd.Audio(square_wave, rate=sample_rate)输出: 在 Python 中使用 pyaudio 生成音频合成 在这里，我们将使用 pyaudio，一个用 Python 录制音频的 Python 模块。 首先，我们导入必要的库：用于执行数学函数的 math 和用于生成波的 pyaudio。 import math #import needed modules import pyaudio #sudo apt-get install python-pyaudio 初始化pyaudio。 PyAudio = pyaudio.PyAudio 初始化变量。 bit_rate = 16000 frequency = 500 length = 1 bit_rate = max(bit_rate, frequency+100) number_of_frames = int(bit_rate * length) rest_frames = number_of_frames % bit_rate wave_data = ''在这里，我们将 bit_rate 初始化为 16000，它显示每秒的帧数。 频率设置为 500 Hz，表示每秒的波数（261.63=C4-note），而长度初始化为 1。 之后，我们使用 max() 函数从 bit_rate 和 frequency+100 中找到最大值，并将最大值赋给 bit_rate。 然后，我们将 bit_rate 和 length 相乘，使用 int() 函数将其转换为 int 类型并将其分配给 number_of_frames。 接下来，我们使用取模运算符 (%) 将 number_of_frames 除以 bit_rate，并将余数分配给 rest_frames。 最后，我们用空字符串初始化 wave_data。 产生波浪。 for x in range(number_of_frames): wave_data = wave_data+chr(int(math.sin(x/((bit_rate/frequency)/math.pi))*127+128)) for x in range(rest_frames): wave_data = wave_data+chr(128)在这里，我们使用了两个 for 循环，循环迭代直到 number_of_frames 生成波。 录制音频。 p = PyAudio() stream = p.open(format = p.get_format_from_width(1), channels = 1, rate = bit_rate, output = True) stream.write(wave_data) stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() 在这里，我们创建了一个 PyAudio 实例，将引用保存在 p 中，并使用该引用使用 open() 方法打开流，这将记录音频。 接下来，我们编写 wave_data，停止并关闭流。 最后，也终止 PyAudio 实例 (p)。 这是完整的源代码。 import math import pyaudio PyAudio = pyaudio.PyAudio bit_rate = 16000 frequency = 500 length = 1 bit_rate = max(bit_rate, frequency+100) number_of_frames = int(bit_rate * length) rest_frames = number_of_frames % bit_rate wave_data = '' for x in range(number_of_frames): wave_data = wave_data+chr(int(math.sin(x/((bit_rate/frequency)/math.pi))*127+128)) for x in range(rest_frames): wave_data = wave_data+chr(128) p = PyAudio() stream = p.open(format = p.get_format_from_width(1), channels = 1, rate = bit_rate, output = True) stream.write(wave_data) stream.stop_stream() stream.close() p.terminate()一旦我们执行了上面的代码，我们就可以听到一个波浪声。 请注意，我们没有将此波形保存在 .wav 文件中。 上一篇：Python 中的实时音频处理 下一篇：没有了 转载请发邮件至 [email protected] 进行申请，经作者同意之后，转载请以链接形式注明出处 本文地址： 相关文章 Python 中的实时音频处理发布时间：2023/04/23 浏览次数：198 分类：Python 这篇文章的重点是解释创建实时音频处理 python 所涉及的不同步骤。 为此，您可以使用 PyAudio 库。 让我们在本文中讨论 Python 中实时音频处理的细节。 Python 中的重载运算符发布时间：2023/04/23 浏览次数：190 分类：Python 本教程演示了运算符重载的概念、其类型和 Python 中的代码实现。 在 Python 中解压运算符 **发布时间：2023/04/23 浏览次数：131 分类：Python Python 提供了 ** 和 * 运算符，可用于从字典、元组、列表等数据结构中解压值。本教程将演示 ** 运算符在 Python 中的用法。 Python 按位非发布时间：2023/04/23 浏览次数：192 分类：Python 按位 NOT 是一种一元运算，它对每个位进行逻辑求反，以创建所提供二进制值的补码。 为 0 的位变为 1，而为 1 的位变为 0。按位 NOT 等于值 如何在 Python 中获取字典值发布时间：2023/04/22 浏览次数：144 分类：Python 在 Python 中，字典（dictionary）是一种无序的数据类型，可以用键（key）来访问对应的值（value）。本文将介绍如何在 Python 中获取字典的值，包括获取单个值、获取所有值、以及遍历字典 如何从 Python 字典中删除元素发布时间：2023/04/22 浏览次数：69 分类：Python 在 Python 中，字典（Dictionary）是一种用于存储键值对的数据类型。有时候我们需要从字典中删除一个或多个元素，本文将介绍如何在 Python 中删除字典中的元素。 使用 del 语句删除字典 如何在 Python 中声明字典发布时间：2023/04/22 浏览次数：93 分类：Python 在 Python 中，字典是一种无序的、可变的数据类型，用于存储键值对。键必须是唯一的，而值可以是任何数据类型。 声明字典可以使用以下两种方式： 1. 使用大括号 {} 使用大括号 {} 来 如何在 Python 中将 JSON 转换为字典发布时间：2023/04/22 浏览次数：181 分类：Python 在 Python 中，JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级数据交换格式，常用于将数据从服务器发送到客户端。当我们需要将 JSON 数据解析为 Python 字典时，可以使用内置的 json 模块。本文 如何在 Python 中将文件读入字典发布时间：2023/04/22 浏览次数：182 分类：Python 在Python中，我们可以使用内置的open()函数打开文件，读取文件的内容并将其存储到字典中。下面是一个简单的方法，可以读取文本文件并将其转换为Python字典： def file_to_dict ( filename ) |
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