Lassen Sie uns die Stimme mit Python analysieren

In diesem Artikel werde ich Schritt für Schritt die Farben der Python-Sprachanalyse vorstellen.

Voraussetzungen

Python installiert
Sie können den Python-Interpreter mit py oder python von cmd aus starten

Meine Umgebung

Windows10 Home 64bit
Python3.7.4
Visual Studio Code(VSCode)
Vim (ich mag es wirklich)

Erforderliche Python-Bibliothek

numpy
wave
matplotlib.pyplot

`Importeinstellungen`


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Kapitel 1 ~ Vorbereitung der Daten ~

Ich denke, es ist ein guter Ablauf, geeignete Audiodaten zu lesen und zu analysieren, aber erstellen Sie die Daten zunächst der Einfachheit halber. Machen wir eine Sinuswelle wie folgt.

`Eine Sinuswelle erzeugen`


def make_wave():
    fs = 48000 #Abtastrate
    f = 10 #Frequenz
    t = np.linspace(0,1,fs) #48 pro Sekunde,000 Abteilung
    y = np.sin(2*np.pi*f*t) #Erstellen Sie eine Sinuswelle
    return y

Ich möchte es später wiederverwenden, damit ich es zu einer Funktion machen kann.

Kapitel 2 ~ Lassen Sie uns ~ zeichnen

Lassen Sie uns nun die vorbereiteten Wellen zeichnen und das Erscheinungsbild sehen.

`Handlung`


    sig = make_wave()
    plt.plot(sig)
    plt.show()

Sicherlich wurde eine Welle erzeugt, die zehnmal vibriert. Zu diesem Zeitpunkt ist die horizontale Achse einfach die Anzahl der Daten, es gibt also 0 bis 48.000.

Kapitel 3 ~ Vor der Analyse ~

Der Code bis zu diesem Punkt kann wie folgt zusammengefasst werden.

`Zusammenfassung`


# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def make_wave():
    fs = 48000
    f = 10
    t = np.linspace(0,1,fs)
    y = np.sin(2*np.pi*f*t)
    return y

def main():
    sig = make_wave()
    plt.plot(sig)
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    main()

Es ist ein sehr einfacher Code, aber Sie können die Daten damit erstellen und überprüfen. Python ist bequem. Das nächste Mal werde ich die Analyse zusammenfassen, diesmal ist sie also kurz, aber es tut mir leid.