Python：相位校正

Question

我有两个音频文件，我的任务是找出一个尽可能匹配文件的最小相位传递函数（文件中有很多噪音，因此无法完美匹配）。我知道滤波器的特性，必须弄清Q和频率。我已经使用声音文件将文件导入到Python中，因此这不是问题。

由于各种原因，最好的选择是匹配相位而不是幅度。如何计算两个文件的相位差并在x轴上输出具有固有频率（hz）的（平滑的）图？我认为一个相当大的情节足以用眼睛匹配过滤器。

我提出的操作顺序：

1. 计算傅里叶变换（如果不可能，则为FFT）。
2. 将FFT转换为极坐标（幅度/相位）。
3. 相互减去相位。
4. （平滑）并绘制结果。

第一步很容易使用numpy：

import numpy.fft
FFT=numpy.fft.fft(data)

我想知道是否有一些命令可以自动从第二步的FFT中提取幅度和相位。到目前为止没有运气。这是我最需要帮助的一步。

对于第4步，首先使用fftfreq命令创建索引频率，然后删除绘图的负部分（在数组中的正数之后存储）。情节之后：

freq=numpy.fft.fftfreq(N,1/44100)
freq=freq[:N/2]
FFTPhase=FFTphase[:N/2]
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(FFTphase[freq])

唯一的问题是我收到一条错误消息：＆＃34; IndexError：用作索引的数组必须是整数（或布尔）类型＆＃34;