python⾳频处理（持续更新）
准备⼯作：
⾸先，我们需要 import ⼏个⼯具包，⼀个是 python 标准库中的 wave 模块，⽤于⾳频处理操作，另外两个是 numpy 和 matplot，提供数据处理函数。
⼀：读取本地⾳频数据
处理⾳频第⼀步是需要从让计算机“听到”声⾳，这⾥我们使⽤ python 标准库中⾃带的 wave模块进⾏⾳频参数的获取。
（1） 导⼊ wave 模块
（2） 使⽤ wave 中的函数 open 打开⾳频⽂件，wave.open(file,mode)函数带有两个参数， 第⼀个 file 是所需要打开的⽂件名及路径，使⽤字符串表⽰；第⼆个 mode 是打开的模式，也是⽤字符串表⽰ （’rb’或’wb’）
（3） 打开⾳频后使⽤ getparams() 获取⾳频基本的相关参数（nchannels：声道数，
sampwidth：量化位数或量化深度，framerate：采样频率，nframes：采样点数）
#  导⼊ wave 模块
import wave
#  ⽤于绘制波形图
python获取数组长度
import matplotlib.pyplot as plt
#  ⽤于计算波形数据
import numpy as np
#  ⽤于系统处理，如读取本地⾳频⽂件
import os
# 打开WAV⽂档
f = wave.open(r"2.wav",'rb')
# 读取格式信息
params = f.getparams ()
nchannels,sampwidth, framerate, nframes = params [:4]
print(framerate)
⼆：读取单通道⾳频，并绘制波形图（常见⾳频为左右2个声道）
（1） 通过第⼀步，可以继续读取⾳频数据本⾝，保存为字符串格式
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。
strData = f.readframes(nframes)
（2） 如果需要绘制波形图，则需要将字符串格式的⾳频数据转化为 int 类型
frombuffer：
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。
通过frombuffer函数将⼆进制转换为整型数组，通过其参数dtype指定转换后的数据格式。
waveData=np.frombuffer(strData,dtype=np.int16)
此处需要使⽤到 numpy 进⾏数据格式的转化
（3） 将幅值归⼀化
把数据变成（０，１）之间的⼩数。主要是为了数据处理⽅便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。
waveData=waveData*1.0/(max(abs(waveData)))
这⼀步去掉也可画出波形图，可以尝试不⽤此步，出波形图的不同
（4） 绘制图像
通过取样点数和取样频率计算出取样的时间：
time = np.arange(0,nframes)*(1.0/framerate) import wave
#  导⼊ wave 模块
import matplotlib.pyplot as plt
#  ⽤于绘制波形图
import numpy as np
#  ⽤于计算波形数据
import os
#    ⽤于系统处理，如读取本地⾳频⽂件
f = wave.open(r"di.wav",'rb')
params = f.getparams ()
nchannels,sampwidth, framerate, nframes = params [:4] print(framerate)
# 读取波形数据
strData = f.readframes(nframes)
# 将字符串转换为16位整数
waveData = np.frombuffer(strData,dtype=np.int16)
# 幅值归⼀化
waveData = waveData*1.0/(max(abs(waveData)))
#计算⾳频的时间
time = np.arange(0,nframes)*(1.0/ framerate)
plt.plot(time,waveData)
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.title("Single channel wavedata")
plt.show()
效果图

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