用python实现wav文件的功率谱

我试着加载一个波形文件并用傅里叶变换打印它的光谱。我根据我找到的一些书，从那里得到了一些代码，但结果有点不同

def read_wave(filename):

    fp=wave.open(filename,'r') 
    nchannels=fp.getnchannels()
    framerate=fp.getframerate()
    nframes=fp.getnframes()
    sampwidth=fp.getsampwidth()

    z_str=fp.readframes(nframes)
    fp.close()

    dtype_map={1:np.uint8,2:np.uint16}
    ys=np.frombuffer(z_str,dtype=dtype_map[sampwidth])

    waveObject=Wave(ys,framerate=framerate)

    return waveObject


class Wave:

    def __init__(self,ys,ts=None,framerate=None):

        # ys:wave array
        # ts:array of time


        self.ys=np.asanyarray(ys)
        self.framerate=framerate

        if ts is None:
            self.ts =np.arange(len(ys))/self.framerate
        else:
            self.ts=ts

    def make_spectrum(self):

        n=len(self.ys);
        d=1/self.framerate;

        hs = np.fft.rfft(self.ys)
        fs = np.fft.rfftfreq(n, d)



        return Spectrum(hs,fs,self.framerate)

class Spectrum:

    def __init__(self,hs,fs,framerate):

        # hs : array of amplitudes (real or complex)
        # fs : array of frequencies

        self.hs=np.asanyarray(hs)
        self.fs=np.asanyarray(fs)
        self.framerate=framerate

    @property
    def amps(self):
        return np.absolute(self.hs)

    def plot(self, high=None):

       plt.plot(self.fs, self.amps)

data=read_wave('hate.wav') <br>
spectrum=data.make_spectrum()<br>
spectrum.plot()<br>

def read_wave（文件名）：
fp=wave.open（文件名'r'）
nchannels=fp.getnchannels（）
framerate=fp.getframerate（）
nframes=fp.getnframes（）
sampwidth=fp.getsampwidth（）
z_str=fp.readframes（nframes）
fp.close（）
dtype_map={1:np.uint8,2:np.uint16}
ys=np.frombuffer（z_str，dtype=dtype_map[sampwidth]）
waveObject=Wave（ys，帧速率=帧速率）
返回波对象
类波：
def uuu init uuuu（self，ys，ts=None，framerate=None）：
#波阵
#ts：时间数组
self.ys=np.asanyarray（ys）
self.framerate=帧速率
如果ts为无：
self.ts=np.arange（len（ys））/self.framerate
其他：
self.ts=ts
def make_光谱（自）：
n=len（self.ys）；
d=1/自帧率；
hs=np.fft.rfft（self.ys）
fs=np.fft.rfftfreq（n，d）
返回频谱（hs、fs、自帧率）
类别谱：
定义初始（自、hs、fs、帧速率）：
#hs：振幅阵列（实数或复数）
#频率阵列
self.hs=np.asanyarray（hs）
self.fs=np.asanyarray（fs）
self.framerate=帧速率
@财产
def安培（自）：
返回np.绝对值（self.hs）
def绘图（自身，高=无）：
plt.绘图（自fs、自安培）
数据=读取波形（'hate.wav'）

光谱=数据。生成光谱（）
spectrum.plot（）

但是我得到的光谱是这样的，看起来不对，有什么帮助吗

在f=0处有一个巨大的峰值，这表明信号具有恒定的偏移量

这可能与使用无符号整数类型有关：

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尝试使用有符号类型，或从信号中减去平均值以删除偏移量。

存储在波形文件中的无符号8位样本的范围为0到255，因此具有DC偏移量。FFT显示的直流偏移量在开始时有一个巨大的尖峰。从每个样本中减去直流偏移（应为128，或由于记录错误而在128左右的某个值）将从FFT中去除巨大的直流偏移峰值，并允许绘图自动缩放以更好地显示其他频率单元

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WAVE文件中的16位样本采用有符号整数格式，因此将其作为无符号值读取可能会损坏数据。

是的，这就是问题所在。使用签名类型解决了这个问题，thx。我正试图复制这个，我需要在你的代码中做些什么来让它工作？是的，这就是问题所在。使用签名类型解决它，thx。

dtype_map={1:np.uint8,2:np.uint16}