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Python 如何利用音频流数据计算过零率

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Python 如何利用音频流数据计算过零率,python,numpy,signal-processing,Python,Numpy,Signal Processing,我想做一些语音检测代码。我试图用零交叉率来做这件事。我做了一些研究，发现当有人说话时，过零率应该是一个中等的值，不太高也不太低，但是当我对着麦克风说话时，过零率会变得比只有背景噪声时更高（几乎没有背景噪声）。这就是我现在正在做的计算 ((audioData[:-1] * audioData[1:]) < 0).sum() （（audioData[：-1]*audioData[1:]）0） 是否存在成对差异（np.diff）使零交叉点的位置变为1（上升）和-1（下降） 选择那些非零值所在数

我想做一些语音检测代码。我试图用零交叉率来做这件事。我做了一些研究，发现当有人说话时，过零率应该是一个中等的值，不太高也不太低，但是当我对着麦克风说话时，过零率会变得比只有背景噪声时更高（几乎没有背景噪声）。这就是我现在正在做的计算

((audioData[:-1] * audioData[1:]) < 0).sum()

（（audioData[：-1]*audioData[1:]）<0.sum（）
audioData是一个numpy表，它的内容是pyAudioStream.read（）的结果。有人能告诉我计算这个的正确方法吗？谢谢

这是很多不必要的乘法运算。使用布尔比较并在
np.diff
中运行可能会更快：

zero_crosses = np.nonzero(np.diff(audioData > 0)))[0]
这是在做什么：

  • 创建一个布尔数组，其中信号高于0（
    audioData>0
    ）
  • 是否存在成对差异（
    np.diff
    ）使零交叉点的位置变为1（上升）和-1（下降）
  • 选择那些非零值所在数组的索引（
    np.nonzero
    ） 然后，如果你想知道交叉口的数量，你可以只取
    zero\u crosss.size

    作为奖励，你有所有十字架的计时，这样你就可以做一些事情，比如柱状图，显示更多十字架在你的时间历史中发生的位置。

    这是很多不必要的乘法。使用布尔比较并在
    np.diff
    中运行可能会更快：

    zero_crosses = np.nonzero(np.diff(audioData > 0)))[0]
    这是在做什么：

  • 创建一个布尔数组，其中信号高于0（
    audioData>0
    ）
  • 是否存在成对差异（
    np.diff
    ）使零交叉点的位置变为1（上升）和-1（下降）
  • 选择那些非零值所在数组的索引（
    np.nonzero
    ） 然后，如果你想知道交叉口的数量，你可以只取
    zero\u crosss.size

    作为奖励，你有所有十字架的计时，所以你可以做一些事情，比如柱状图，显示更多十字架在你的时间历史中发生的地方