python模拟声音输出_声音的输入输出

绝地灬酷狼 2021-09-07 06:15 550阅读 0赞

\# 声音的输入输出

在本章我们将学习如何读写WAV文件，如何利用声卡实时地进行声音的输入输出。标准的Python已经支持WAV文件的读写，而实时的声音输入输出需要安装pyAudio(\[http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio\](http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio))。最后我们还将看看如何使用pyMedia(\[http://pymedia.org\](http://pymedia.org))进行Mp3的解码和播放。

掌握了上面的基础知识之后，就可以做许多有趣的声效处理的算法实验了。声效处理方面的内容将在以后的章节详细介绍。

\#\# 读写Wave文件

WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式，虽然它支持多种压缩格式，不过它通常被用来保存未压缩的声音数据(PCM脉冲编码调制)。WAV有三个重要的参数：声道数、取样频率和量化位数。

\* 声道数：可以是单声道或者是双声道

\* 采样频率：一秒内对声音信号的采集次数，常用的有8kHz, 16kHz, 32kHz, 48kHz, 11.025kHz, 22.05kHz, 44.1kHz

\* 量化位数：用多少bit表达一次采样所采集的数据，通常有8bit、16bit、24bit和32bit等几种

例如CD中所储存的声音信号是双声道、44.1kHz、16bit。

如果你需要自己录制和编辑声音文件，推荐使用Audacity(\[http://audacity.sourceforge.net\](http://audacity.sourceforge.net))，它是一款开源的、跨平台、多声道的录音编辑软件。在我的工作中经常使用Audacity进行声音信号的录制，然后再输出成WAV文件供Python程序处理。

\#\#\# 读Wave文件

下面让我们来看看如何在Python中读写声音文件：

\`\`\`

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

import wave

import pylab as pl

import numpy as np

\# 打开WAV文档

f = wave.open(r"c:\\WINDOWS\\Media\\ding.wav", "rb")

\# 读取格式信息

\# (nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname)

params = f.getparams()

nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params\[:4\]

\# 读取波形数据

str\_data = f.readframes(nframes)

f.close()

\#将波形数据转换为数组

wave\_data = np.fromstring(str\_data, dtype=np.short)

wave\_data.shape = -1, 2

wave\_data = wave\_data.T

time = np.arange(0, nframes) \* (1.0 / framerate)

\# 绘制波形

pl.subplot(211)

pl.plot(time, wave\_data\[0\])

pl.subplot(212)

pl.plot(time, wave\_data\[1\], c="g")

pl.xlabel("time (seconds)")

pl.show()

\`\`\`

!\[\](https://box.kancloud.cn/2016-03-19\_56ed1bafe0283.png)

WindowsXP的经典"叮"声的波形

首先载入Python的标准处理WAV文件的模块，然后调用wave.open打开wav文件，注意需要使用"rb"(二进制模式)打开文件：

\`\`\`

import wave

f = wave.open(r"c:\\WINDOWS\\Media\\ding.wav", "rb")

\`\`\`

open返回一个的是一个Wave\_read类的实例，通过调用它的方法读取WAV文件的格式和数据：

\* getparams：一次性返回所有的WAV文件的格式信息，它返回的是一个组元(tuple)：声道数, 量化位数(byte单位), 采样频率, 采样点数, 压缩类型, 压缩类型的描述。wave模块只支持非压缩的数据，因此可以忽略最后两个信息：

\`\`\`

params = f.getparams()

nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params\[:4\]

\`\`\`

\* getnchannels, getsampwidth, getframerate, getnframes等方法可以单独返回WAV文件的特定的信息。

\* readframes：读取声音数据，传递一个参数指定需要读取的长度(以取样点为单位)，readframes返回的是二进制数据(一大堆bytes)，在Python中用字符串表示二进制数据：

\`\`\`

str\_data = f.readframes(nframes)

\`\`\`

接下来需要根据声道数和量化单位，将读取的二进制数据转换为一个可以计算的数组：

\`\`\`

wave\_data = np.fromstring(str\_data, dtype=np.short)

\`\`\`

通过fromstring函数将字符串转换为数组，通过其参数dtype指定转换后的数据格式，由于我们的声音格式是以两个字节表示一个取样值，因此采用short数据类型转换。现在我们得到的wave\_data是一个一维的short类型的数组，但是因为我们的声音文件是双声道的，因此它由左右两个声道的取样交替构成：LRLRLRLR....LR(L表示左声道的取样值，R表示右声道取样值)。修改wave\_data的sharp之后：

\`\`\`

wave\_data.shape = -1, 2

\`\`\`

将其转置得到：

\`\`\`

wave\_data = wave\_data.T

\`\`\`

整个转换过程如下图所示：

最后通过取样点数和取样频率计算出每个取样的时间：

\`\`\`

time = np.arange(0, nframes) \* (1.0 / framerate)

\`\`\`

\#\#\# 写Wave文件

写WAV文件的方法和读类似：

\`\`\`

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

import wave

import numpy as np

import scipy.signal as signal

framerate = 44100

time = 10

\# 产生10秒44.1kHz的100Hz - 1kHz的频率扫描波

t = np.arange(0, time, 1.0/framerate)

wave\_data = signal.chirp(t, 100, time, 1000, method='linear') \* 10000

wave\_data = wave\_data.astype(np.short)

\# 打开WAV文档

f = wave.open(r"sweep.wav", "wb")

\# 配置声道数、量化位数和取样频率

f.setnchannels(1)

f.setsampwidth(2)

f.setframerate(framerate)

\# 将wav\_data转换为二进制数据写入文件

f.writeframes(wave\_data.tostring())

f.close()

\`\`\`

10-12行通过调用scipy.signal库中的chrip函数，产生长度为10秒、取样频率为44.1kHz、100Hz到1kHz的频率扫描波。由于chrip函数返回的数组为float64型，需要调用数组的astype方法将其转换为short型。

18-20行分别设置输出WAV文件的声道数、量化位数和取样频率，当然也可以调用文件对象的setparams方法一次性配置所有的参数。最后21行调用文件的writeframes方法，将数组的内部的二进制数据写入文件。writeframes方法会自动的更新WAV文件头中的长度信息(nframes)，保证其和真正的数据数量一致。

\#\# 用pyAudio播放和录音

通过上一节介绍的读写声音文件的方法，我们可以离线处理已经录制好的声音。不过更酷的是我们可以通过pyAudio库从声卡读取声音数据，处理之后再写回声卡，这样就可以在电脑上实时地输入、处理和输出声音数据。想象一下，我们可以做一个小程序，读取麦克风的数据；加上回声并和WAV文件中的数据进行混合；最后从声卡输出。这不就是一个Karaoke的原型么。

pyAudio是开源声音库PortAudio( \[http://www.portaudio.com\](http://www.portaudio.com) )的Python绑定，目前它只支持阻塞式的输入输出模式。所谓阻塞式就是需要用户的程序主动地去读写输入输出流。虽然阻塞式在功能上有所局限，但是由于编程比较简单，非常适合一些处理声音的脚本程序开发。

\#\#\# 播放

下面先来看看如何用pyAudio播放声音。

\`\`\`

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

import pyaudio

import wave

chunk = 1024

wf = wave.open(r"c:\\WINDOWS\\Media\\ding.wav", 'rb')

p = pyaudio.PyAudio()

\# 打开声音输出流

stream = p.open(format = p.get\_format\_from\_width(wf.getsampwidth()),

channels = wf.getnchannels(),

rate = wf.getframerate(),

output = True)

\# 写声音输出流进行播放

while True:

data = wf.readframes(chunk)

if data == "": break

stream.write(data)

stream.close()

p.terminate()

\`\`\`

这段程序首先根据WAV文件的量化格式、声道数和取样频率，分别配置open函数的各个参数，然后循环从WAV文件读取数据，写入用open函数打开的声音输出流。我们看到17-20行的while循环没有任何等待的代码。因为pyAudio使用阻塞模式，因此当底层的输出数据缓存没有空间保存数据时，stream.write会阻塞用户程序，直到stream.write能将数据写入输出缓存。

PyAudio类的open函数有许多参数：

\* \*\*rate\*\* - 取样频率

\* \*\*channels\*\* - 声道数

\* \*\*format\*\* - 取样值的量化格式 (paFloat32, paInt32, paInt24, paInt16, paInt8 ...)。在上面的例子中，使用get\_format\_from\_width方法将wf.sampwidth()的返回值2转换为paInt16

\* \*\*input\*\* - 输入流标志，如果为True的话则开启输入流

\* \*\*output\*\* - 输出流标志，如果为True的话则开启输出流

\* \*\*input\_device\_index\*\* - 输入流所使用的设备的编号，如果不指定的话，则使用系统的缺省设备

\* \*\*output\_device\_index\*\* - 输出流所使用的设备的编号，如果不指定的话，则使用系统的缺省设备

\* \*\*frames\_per\_buffer\*\* - 底层的缓存的块的大小，底层的缓存由N个同样大小的块组成

\* \*\*start\*\* - 指定是否立即开启输入输出流，缺省值为True

\#\#\# 录音

从声卡读取数据和写入数据一样简单，下面我们用一个简单的声音监测小程序来展示一下如何用pyAudio读取声音数据。

\`\`\`

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

from pyaudio import PyAudio, paInt16

import numpy as np

from datetime import datetime

import wave

\# 将data中的数据保存到名为filename的WAV文件中

def save\_wave\_file(filename, data):

wf = wave.open(filename, 'wb')

wf.setnchannels(1)

wf.setsampwidth(2)

wf.setframerate(SAMPLING\_RATE)

wf.writeframes("".join(data))

wf.close()

NUM\_SAMPLES = 2000 \# pyAudio内部缓存的块的大小

SAMPLING\_RATE = 8000 \# 取样频率

LEVEL = 1500 \# 声音保存的阈值

COUNT\_NUM = 20 \# NUM\_SAMPLES个取样之内出现COUNT\_NUM个大于LEVEL的取样则记录声音

SAVE\_LENGTH = 8 \# 声音记录的最小长度：SAVE\_LENGTH \* NUM\_SAMPLES 个取样

\# 开启声音输入

pa = PyAudio()

stream = pa.open(format=paInt16, channels=1, rate=SAMPLING\_RATE, input=True,

frames\_per\_buffer=NUM\_SAMPLES)

save\_count = 0

save\_buffer = \[\]

while True:

\# 读入NUM\_SAMPLES个取样

string\_audio\_data = stream.read(NUM\_SAMPLES)

\# 将读入的数据转换为数组

audio\_data = np.fromstring(string\_audio\_data, dtype=np.short)

\# 计算大于LEVEL的取样的个数

large\_sample\_count = np.sum( audio\_data > LEVEL )

print np.max(audio\_data)

\# 如果个数大于COUNT\_NUM，则至少保存SAVE\_LENGTH个块

if large\_sample\_count > COUNT\_NUM:

save\_count = SAVE\_LENGTH

else:

save\_count -= 1

if save\_count < 0:

save\_count = 0

if save\_count > 0:

\# 将要保存的数据存放到save\_buffer中

save\_buffer.append( string\_audio\_data )

else:

\# 将save\_buffer中的数据写入WAV文件，WAV文件的文件名是保存的时刻

if len(save\_buffer) > 0:

filename = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d\_%H\_%M\_%S") + ".wav"

save\_wave\_file(filename, save\_buffer)

save\_buffer = \[\]

print filename, "saved"

\`\`\`

此程序一开头是一系列的全局变量，用来配置录音的一些参数：以SAMPLING\_RATE为采样频率，每次读入一块有NUM\_SAMPLES个采样的数据块，当读入的采样数据中有COUNT\_NUM个值大于LEVEL的取样的时候，将数据保存进WAV文件，一旦开始保存数据，所保存的数据长度最短为SAVE\_LENGTH个块。WAV文件以保存时的时刻作为文件名。

从声卡读入的数据和从WAV文件读入的类似，都是二进制数据，由于我们用paInt16格式(16bit的short类型)保存采样值，因此将它自己转换为dtype为np.short的数组。

\#\# 用pyMedia播放Mp3