如何使用PyAudio流数据计算零交叉率

Question

我正在尝试制作一些语音检测代码。我试图用过零率做到这一点。我做了一些研究，发现当有人说话时，过零率应该是一个中等的值，不要太高而不能太低，但是当我对着麦克风讲话时，零交叉率会比只有背景时更高。噪音（几乎没有）这就是我现在正在做的计算。

((audioData[:-1] * audioData[1:]) < 0).sum()

audioData是一个numpy表，它的内容是pyAudioStream.read（）的结果可以有人告诉我正确的计算方法吗？感谢

Answer 1

这是很多不必要的增殖。使用布尔比较并通过np.diff运行它可能会更快：

zero_crosses = np.nonzero(np.diff(audioData > 0)))[0]

这是做什么的：

1. 创建一个布尔数组，其中信号高于0（audioData > 0）
2. 做成对差异（np.diff）所以过零点的位置变为1（上升）和-1（下降）
3. 选择那些非零值为（np.nonzero）的数组的索引。

然后，如果您想要交叉次数，可以zero_crosses.size。

作为奖励，您可以获得所有十字架的时间，以便您可以执行直方图等操作，以显示您的时间历史中发生更多交叉的位置。