Python中频谱图的FFT

我将如何使用Python从WAV PCM文件中读取频率峰值，然后能够生成它的图像，以便进行spectrogram分析

我正在尝试制作一个程序，允许您读取任何音频文件，将其转换为WAV PCM，然后查找峰值和频率截止值。

将允许您导入音频。在那之后，你就可以播放音频了

然后，制作非常漂亮的图表-绝对可以与MATLAB媲美

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它已经过时了，但可能会让您几乎完全了解所描述的问题（当然是Python文章）。

加载WAV文件很容易：

或用于读取任何通用音频格式并转换为WAV：

from audiolab import Sndfile
sound_file = Sndfile('test.w64', 'r')
signal = wave_file.read_frames(wave_file.nframes)

光谱图内置于PyLab中：

from pylab import *
specgram(signal)

具体地说，这是我们的一部分

这是最简单的。在这种情况下也非常方便：

subplot

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但请注意：Matplotlib速度非常慢，但它可以创建漂亮的图像。您不应将其用于要求严格的动画，尤其是在处理3D时。如果需要从PCM格式转换为整数，则需要使用struct.unpack。

matplotlib还可以使用命令

specgram

直接计算光谱图。

from pylab import *
specgram(signal)

subplot