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Python 处理音频,两个重要的库

机器学习算法与Python实战 • 4 月前 • 94 次点击  
pyaudiosounddevice都是用于Python中音频处理和流的库,允许用户通过他们的API录制、播放和处理音频数据。下面是对这两个库的简要介绍:

PyAudio

PyAudio 提供了 Python 绑定到 PortAudio,这是一个跨平台的音频I/O库。它允许你很容易地使用Python语言进行音频录制和播放。

特点:

  • 跨平台(工作在Unix/Linux、MacOS和Windows上)
  • 允许你直接访问声卡或其他音频接口,例如通过麦克风录制声音或者向扬声器输出声音
  • 支持阻塞和非阻塞流
  • 提供了详细的错误信息和音频流状态

典型用途:

  • 音频录制和播放
  • 音频信号处理
  • 实现音频应用,如语音识别和合成

示例代码:

import pyaudio
import wave

# 打开WAV文件
wf = wave.open('file.wav''rb')

# 初始化PyAudio
p = pyaudio.PyAudio()

# 打开流
stream = p.open(format=p.get_format_from_width(wf.getsampwidth()),
                channels=wf.getnchannels(),
                rate=wf.getframerate(),
                output=True)

# 读取数据
data = wf.readframes(1024)

# 播放流
while len(data) > 0:
    stream.write(data)
    data = wf.readframes(1024)

# 停止流
stream.stop_stream()
stream.close()

# 关闭PyAudio
p.terminate()

SoundDevice

sounddevice库是基于PortAudio的,提供了一个简洁的Pythonic接口,用于录制和播放音频。

特点:

  • 跨平台(与PortAudio一样)
  • 提供了同步和异步的音频流接口
  • 支持NumPy,方便进行科学计算
  • 相对于PyAudio,API更加简洁和Pythonic

典型用途:

  • 实时音频处理
  • 实验心理学中的音频刺激
  • 用于科学研究的音频数据采集

示例代码:

import sounddevice as sd
import numpy as np

duration = 5.5  # seconds
frequency = 440  # Hz

# 生成一个音频信号
t = np.linspace(0, duration, int(duration * 44100), False)
audio = np.sin(2 * np.pi * frequency * t)

# 播放音频
sd.play(audio, samplerate=44100)
sd.wait()  # 等待音频播放完毕

总结

两个库都能够处理音频流,但在API设计上有所不同。PyAudio 更接近底层PortAudio接口,提供了很多配置选项和详细的控制。而SoundDevice 提供了更加简化和易于使用的接口,对于需要快速上手的项目而言可能更适合。如果需要进行复杂的音频处理,或者与其他底层音频库(如Librosa或SciPy)结合使用,SoundDevice可能更合适,尤其是因为它支持NumPy数组。选择哪一个库取决于你的项目需求和个人偏好。

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