Python:Wave.readframe到用于fft的numpy区域

有没有一种方法可以将数据从wave.readframe（chunk）转换为用于fft的numpy数组

（从wav文件读取numpy数组不是一个选项，因为我是从管道读取wav文件的）

我编写的包含函数

\u wav2array（nchannels，sampwidth，data）

，它满足您的需要。（您也可以。）

要使用它，您需要：

• 由返回的音频通道数
• 返回的样本宽度
• 和返回的数据

然后你就可以写了

array = _wav2array(nchannels, sampwidth, data)

我编写的函数包括函数

\u wav2array（nchannels，sampwidth，data）

，它可以满足您的需要。（您也可以。）

要使用它，您需要：

• 由返回的音频通道数
• 返回的样本宽度
• 和返回的数据

然后你就可以写了

array = _wav2array(nchannels, sampwidth, data)

---

必须对多个样本（例如256个）计算fft，因此需要同时读取多个帧

像这样的方法应该会奏效：

import wave, struct
from numpy.fft import rfft

nb_samples = 256
sampwidth = waveFile.getsampwidth()
datatypes = (None, "%iB", "%ih", None) 
datatype = fmts[sampwidth]

waveData = waveFile.readframes(nb_samples)
frame = struct.unpack(datatype % nb_frames, waveData)
fft = abs(rfft(frame))**2

---

必须对多个样本（例如256个）计算fft，因此需要同时读取多个帧

像这样的方法应该会奏效：

import wave, struct
from numpy.fft import rfft

nb_samples = 256
sampwidth = waveFile.getsampwidth()
datatypes = (None, "%iB", "%ih", None) 
datatype = fmts[sampwidth]

waveData = waveFile.readframes(nb_samples)
frame = struct.unpack(datatype % nb_frames, waveData)
fft = abs(rfft(frame))**2

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我得到了这个错误回溯（上次调用）：文件“/wav.py”，第55行，在frame=struct.unpack（“%dh”%nb\u samples，waveData）struct中。错误：unpack需要一个长度为的字符串参数512@spam废旧物品这取决于您的数据类型。我更新了答案以读取不同格式（8位和16位）的mono wav文件。如果您的文件是立体声文件，则还必须使用通道数来读取数据。我得到此错误回溯（上次调用）：file“/wav.py”，第55行，在frame=struct.unpack（“%dh”%nb\u samples，waveData）struct中。错误：unpack需要长度为的字符串参数512@spam废旧物品这取决于您的数据类型。我更新了答案以读取不同格式（8位和16位）的mono wav文件。如果你的文件是立体声的，你还必须使用通道数来读取数据。对我来说是有效的，我想谢谢：）但是我很难将我的fft结果用于beatdetection之类的东西，任何使用的提示，我得到一个大数组形式：

code

array=wavio.\u wav2array（1，2，data）fft=abs（np.fft.rfft（array））

code

我应该对下部进行平均以获得低频振幅吗？你的问题有两个部分：（1）如何将

readframes（n）

返回的数据转换为numpy数组，以及（2）如何使用FFT分析数据。我的答案是第一部分。第二部分值得提出自己的问题，不管是在stackoverflow上还是在works上，我想谢谢：）但是我很难将我的fft结果用于beatdetection之类的东西，任何关于使用什么的提示，我都会从下面得到一个大数组：

code

array=wavio.\u wav2array（1，2，data）fft=abs（np.fft.rfft（array））

code

我应该对下部进行平均以获得低频振幅吗？你的问题有两个部分：（1）如何将

readframes（n）

返回的数据转换为numpy数组，以及（2）如何使用FFT分析数据。我的答案是第一部分。第二部分值得提出自己的问题，要么在stackoverflow上，要么在