Question

我正在尝试按照this比较.wav文件的方法，但收到以下警告：

valid:call.py:23: RuntimeWarning: overflow encountered in multiply
  mult = numpy.multiply(fft1, fft2)
call.py:23: RuntimeWarning: invalid value encountered in multiply
  mult = numpy.multiply(fft1, fft2)

我检查发生了什么，发现mult设置如下：

[[ inf -0.j  nan-infj  nan+infj ...,  nan+infj  nan-infj  nan+infj]
 [ inf -0.j -inf+nanj  inf+nanj ..., -inf+nanj  inf+nanj -inf+nanj]
 [ inf -0.j  nan-infj  inf+nanj ...,  nan-infj  inf+nanj  nan+infj]
 ..., 
 [ inf -0.j -inf+nanj -inf+nanj ..., -inf+nanj -inf+nanj -inf+nanj]
 [ inf -0.j -inf+nanj -inf+nanj ..., -inf+nanj -inf+nanj -inf+nanj]
 [ inf -0.j  nan-infj  nan-infj ...,  nan+infj  nan+infj  nan+infj]]

根据dsp.stackexchange上的答案，我对数据进行了零填充。这会导致无穷大吗？如何将复数值列表相乘？

更新：我已将其更改为“手动”倍增，如下所示：

mult = [i*j for (i, j) in itertools.izip(fft1, fft2)]

我的nan-inf越来越少，但仍有一些。它现在产生以下警告：

valid:call.py:26: RuntimeWarning: overflow encountered in cdouble_scalars
  mult = [i*j for (i, j) in itertools.izip(a, b)]
call.py:26: RuntimeWarning: invalid value encountered in cdouble_scalars
  mult = [i*j for (i, j) in itertools.izip(a, b)]

但它似乎更接近了。有什么想法吗？

更新2 当然，我已经忘记了解开wav块的方式。我做了一个sys.getsizeof(frames[0])来发现每个元素的大小是36.代码在这里：

def get_fft(fft_path):
    return_list = []
    frames_list = []
    chunk_size = 36
    start = 0
    wav = wave.open(fft_path, 'r')
    frames = wav.readframes(wav.getnframes())
    wav.close()

    while start+chunk_size < len(frames):
            data = struct.unpack(">fdddd", frames[start:start+chunk_size])
            frames_list.extend(data)
            start += chunk_size
            if len(frames_list) >= 1000:
                    frames_list.extend(numpy.zeros(len(frames_list)))
                    return_list.append(numpy.fft.fft(frames_list))
                    frames_list = []

    return return_list

问题最有可能在于：data = struct.unpack(">fdddd", frames[start:start+chunk_size])。字符串">fdddd"告诉unpack“get”小端（>）一个四字节的浮点数（f）和四个八字节的双精度数（d）。我很可能误解了documentation。

Answer 1

OP解决方案：由于@rth和@Claris猜测我正在正确地解压缩数据。在sys.getsizeof()的元素上运行frames让我相信每个元素都必须以36个字节的块进行解压缩。

如另一个答案所示（我丢失了）:)，我不得不用较小的块解压缩帧：

data = struct.unpack(">fdddd", frames[start:start+chunk_size])

我改为：

data = struct.unpack(">H", frames[start:start+chunk_size])

我将chunk_size从36更改为2.元素方式的乘法现在正常工作，没有NaN s或Inf s。

有关struct.unpack()的更多信息，请参阅

运行时警告NumPy FFT的乘法

1 个答案: