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wavファイルをプロットする方法

私はちょうどscipyでwavファイルを読んだので、matplotlibを使用してファイルのプロットを作成し、「yスケール」で振幅を確認し、「xスケール」でフレーム数を表示したい！どのようにこれを行うことができますか？ありがとうございました！

from scipy.io.wavfile import read
import numpy as np
from numpy import*
import matplotlib.pyplot as plt
a=read("C:/Users/Martinez/Desktop/impulso.wav")
print a
pythonaudiomatplotlib
40
Diego Martínez Giardini

Wave libを呼び出して、オーディオファイルを読み取ることができます。

波形をプロットするには、matplotlibの「plot」関数を使用します

_import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import wave
import sys


spf = wave.open('wavfile.wav','r')

#Extract Raw Audio from Wav File
signal = spf.readframes(-1)
signal = np.fromstring(signal, 'Int16')


#If Stereo
if spf.getnchannels() == 2:
    print 'Just mono files'
    sys.exit(0)

plt.figure(1)
plt.title('Signal Wave...')
plt.plot(signal)
plt.show()
_

次のようなものがあります。enter image description here

秒単位でx軸をプロットするには、フレームレートを取得し、信号のサイズで除算する必要があります。numpyのlinspace関数を使用して、オーディオファイルのサイズで線形間隔の時間ベクトルを作成し、最後にもう一度プロットを使用できますplt.plot(Time,signal)など

_import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import wave
import sys


spf = wave.open('Animal_cut.wav','r')

#Extract Raw Audio from Wav File
signal = spf.readframes(-1)
signal = np.fromstring(signal, 'Int16')
fs = spf.getframerate()

#If Stereo
if spf.getnchannels() == 2:
    print 'Just mono files'
    sys.exit(0)


Time=np.linspace(0, len(signal)/fs, num=len(signal))

plt.figure(1)
plt.title('Signal Wave...')
plt.plot(Time,signal)
plt.show()
_

秒単位の新しいプロットx軸：

enter image description here

61
ederwander

または、SciPyを使用する場合は、次のことも実行できます。

from scipy.io.wavfile import read
import matplotlib.pyplot as plt

# read audio samples
input_data = read("Sample.wav")
audio = input_data[1]
# plot the first 1024 samples
plt.plot(audio[0:1024])
# label the axes
plt.ylabel("Amplitude")
plt.xlabel("Time")
# set the title  
plt.title("Sample Wav")
# display the plot
plt.show()
20
CuriousCoder

@ederwanderの回答に基づいて、ステレオ入力も処理するバージョンを次に示します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import wave

file = 'test.wav'

with wave.open(file,'r') as wav_file:
    #Extract Raw Audio from Wav File
    signal = wav_file.readframes(-1)
    signal = np.fromstring(signal, 'Int16')

    #Split the data into channels 
    channels = [[] for channel in range(wav_file.getnchannels())]
    for index, datum in enumerate(signal):
        channels[index%len(channels)].append(datum)

    #Get time from indices
    fs = wav_file.getframerate()
    Time=np.linspace(0, len(signal)/len(channels)/fs, num=len(signal)/len(channels))

    #Plot
    plt.figure(1)
    plt.title('Signal Wave...')
    for channel in channels:
        plt.plot(Time,channel)
    plt.show()

enter image description here

13
Alter

ただの観察（コメントを追加することはできません）。

次のメッセージが表示されます。

DeprecationWarning：数値スタイルのタイプコードは非推奨であり、今後エラーが発生します。

バイナリでnp.fromstringを使用しないでください。 signal = np.fromstring(signal, 'Int16')の代わりに、signal = np.frombuffer(signal, dtype='int16')を使用することをお勧めします。

4
Eduardo Freitas

以下は、モノ/ステレオおよび8ビット/ 16ビットPCMを処理するバージョンです。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import wave

file = 'test.wav'

wav_file = wave.open(file,'r')

#Extract Raw Audio from Wav File
signal = wav_file.readframes(-1)
if wav_file.getsampwidth() == 1:
    signal = np.array(np.frombuffer(signal, dtype='UInt8')-128, dtype='Int8')
Elif wav_file.getsampwidth() == 2:
    signal = np.frombuffer(signal, dtype='Int16')
else:
    raise RuntimeError("Unsupported sample width")

# http://schlameel.com/2017/06/09/interleaving-and-de-interleaving-data-with-python/
deinterleaved = [signal[idx::wav_file.getnchannels()] for idx in range(wav_file.getnchannels())]

#Get time from indices
fs = wav_file.getframerate()
Time=np.linspace(0, len(signal)/wav_file.getnchannels()/fs, num=len(signal)/wav_file.getnchannels())

#Plot
plt.figure(1)
plt.title('Signal Wave...')
for channel in deinterleaved:
    plt.plot(Time,channel)
plt.show()
2
TimSC

これをコメントに入れることもできたと思いますが、@ ederwanderと@TimSCの両方の回答を少しだけ活用して、もっと細かい（詳細にあるように）美的に楽しいものにしたかったのです。以下のコードは、ステレオまたはモノラルウェーブファイルの非常に素晴らしい波形と思われるものを作成します（タイトルは必要ないので、コメントアウトしただけでなく、画像ファイルを保存するために必要なshowメソッドも必要ありませんでした） 。

レンダリングされたステレオwavの例を次に示します。 enter image description here

そして、コード、私が言及した違い：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import wave

file = '/Path/to/my/audio/file/DeadMenTellNoTales.wav'

wav_file = wave.open(file,'r')

#Extract Raw Audio from Wav File
signal = wav_file.readframes(-1)
if wav_file.getsampwidth() == 1:
    signal = np.array(np.frombuffer(signal, dtype='UInt8')-128, dtype='Int8')
Elif wav_file.getsampwidth() == 2:
    signal = np.frombuffer(signal, dtype='Int16')
else:
    raise RuntimeError("Unsupported sample width")

# http://schlameel.com/2017/06/09/interleaving-and-de-interleaving-data-with-python/
deinterleaved = [signal[idx::wav_file.getnchannels()] for idx in range(wav_file.getnchannels())]

#Get time from indices
fs = wav_file.getframerate()
Time=np.linspace(0, len(signal)/wav_file.getnchannels()/fs, num=len(signal)/wav_file.getnchannels())
plt.figure(figsize=(50,3))
#Plot
plt.figure(1)
#don't care for title
#plt.title('Signal Wave...')
for channel in deinterleaved:
    plt.plot(Time,channel, linewidth=.125)
#don't need to show, just save
#plt.show()
plt.savefig('/testing_folder/deadmentellnotales2d.png', dpi=72)
0
CRGreen

信号波形ファイルと信号のスペクトルを描画するコードは次のとおりです

_import wave_

_from scipy import signal_

_import numpy as np_

_import matplotlib.pyplot as plt_

signal_wave = wave.open('voice.wav', 'r')

_sample_frequency = 16000_

data = np.fromstring(signal_wave.readframes(sample_frequency), dtype=np.int16)

sig = signal_wave.readframes(-1)

sig = np.fromstring(sig, 'Int16')

ウェーブファイルの場合

_sig = sig[:]_

ウェーブファイルの一部のセグメント

_sig = sig[25000:32000]_

_left, right = data[0::2], da[1::2]_

lf, rf = abs(np.fft.rfft(left)), abs(np.fft.rfft(right))

信号波ファイルの波とスペクトルをプロットするには

plt.figure(1)

a = plt.subplot(211)

a.set_xlabel('time [s]')

a.set_ylabel('sample value [-]')

plt.plot(sig)

c = plt.subplot(212)

Pxx, freqs, bins, im = c.specgram(sig, NFFT=1024, Fs=16000, noverlap=900)

c.set_xlabel('Time')

c.set_ylabel('Frequency')

plt.show() - wave signal and spectrogram of the signal

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Nikhil Parashar