Question

我想绘制类似于Audacity可以绘制的频率图：

Audacity frequency PNG

我没有找到一个软件（在命令行中），所以我开始使用python来执行它，使用specgram函数。由于我无法重做这样的图形（大胆的紫色图形），我想知道是否有人确切知道Audacity正在绘制什么，这意味着什么，并且在某处有伪代码吗？我在音频处理方面的基础知识不足，但如果有人指导我，我想我可以编写任何建议/伪代码/程序。现在，我在这里，策划这样的事情，这大致是我到目前为止所看到的。

My amplitude and freq graphs PNG

> pxx, freqs, bins, _ = plt.specgram(y, NFFT=s, Fs=rate, noverlap=0,
                                        cmap=plt.cm.binary, sides='onesided',
                                        window=signal.blackmanharris(s),
                                        scale_by_freq=True,
                                        mode='magnitude')
plot(freqs, numpy.log10(pxx.max(axis=1)))

我不明白如何才能获得dB与频率的“降低”，我可以在任何具有Audacity的音频WAV上看到

干杯

Answer 1

据我所知，Audacity绘制了幅度谱，即前2048个样本的fourier transform的绝对值。您可以绘制与short time fourier transform的每个频率仓相关的所有时间块中的最大幅度。

也许这符合您的需求：

import numpy as np
from scipy import signal
from matplotlib import pyplot as plt

y = y[0:2048] * signal.blackmanharris(2048)
X_amp = np.abs(np.fft.rfft(y))
X_db = 20 * np.log10(X_amp)
freqs = np.fft.rfftfreq(2048, 1/rate)
plt.plot(freqs, X_db)

修改

哦，我在Audacity manual找到了这个页面。因此plt.specgram可以模仿Audacity，只需np.average(pxx, axis=1)。手册没有说明使用了什么跳数...也许尝试将noverlap - 参数设置为s/2。（一种常见的选择。）

Answer 2

谢谢，我很亲密，但你找到了。最后代码非常简单：

pxx, freqs, bins, _ = plt.specgram(y, NFFT=s, Fs=rate, noverlap=0,
                                   cmap=plt.cm.binary, sides='onesided',
                                   window=signal.blackmanharris(s),
                                   scale_by_freq=True,
                                   mode='magnitude')
plot(freqs, 20 * log10(mean(pxx, axis=1)), 'g')

而且，除了y轴单位，我几乎只有一个像素可以准确地反对大胆：

Final plot

在Audacity中绘制波的频谱

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