后浪云AI教程：AI人工智能 可视化音频信号 – 从文件读取并进行处理

这是构建语音识别系统的第一步，因为它可以帮助您理解音频信号的结构。 处理音频信号可遵循的一些常见步骤如下所示 –

记录 当必须从文件中读取音频信号时，首先使用麦克风录制。

采样 用麦克风录音时，信号以数字形式存储。 但为了解决这个问题，机器需要使用离散数字形式。 因此，我们应该以某个频率进行采样，并将信号转换为离散数字形式。 选择高频采样意味着当人类听到信号时，他们会感觉它是一个连续的音频信号。

示例

以下示例显示了使用 Python 存储在文件中的逐步分析音频信号的方法。 这个音频信号的频率是 44,100HZ。

下面导入必要的软件包 –

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

现在，读取存储的音频文件。 它会返回两个值:采样频率和音频信号。 提供存储音频文件的路径，如下所示 –

frequency_sampling, audio_signal = wavfile.read("/Users/admin/audio_file.wav")

使用显示的命令显示音频信号的采样频率，信号的数据类型及其持续时间等参数 –

print('\nSignal shape:', audio_signal.shape)
print('Signal Datatype:', audio_signal.dtype)
print('Signal duration:', round(audio_signal.shape[0] / 
float(frequency_sampling), 2), 'seconds')

这一步涉及如下所示对信号进行标准化 –

audio_signal = audio_signal / np.power(2, 15)

在这一步中，从这个信号中提取出前 100 个值进行可视化。 为此目的使用以下命令 –

audio_signal = audio_signal [:100]
time_axis = 1000 * np.arange(0, len(signal), 1) / float(frequency_sampling)

现在，使用下面给出的命令可视化信号 –

plt.plot(time_axis, signal, color='blue')
plt.xlabel('Time (milliseconds)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Input audio signal')
plt.show()

下面输出图形是上述音频信号提取的数据，如图所示 –

Signal shape: (132300,)
Signal Datatype: int16
Signal duration: 3.0 seconds