我正在尝试将88200个样本转换为numpy.array的音频采样率(从44100到22050),其中我已经完成了一些过程(例如添加静音并转换为单声道)。我试图用audioop.ratecv
转换这个数组并且它工作,但它返回一个str而不是一个numpy数组,当我用scipy.io.wavfile.write
写这些数据时,结果是一半的数据丢失和音频速度是速度的两倍(而不是速度慢,至少会有点意义)。
audio.ratecv
适用于wave.open
之类的str数组,但我不知道如何处理这些,所以我尝试使用numpy.array2string(data)
将str转换为numpy以在ratecv上传递并获得正确的结果,然后使用numpy.fromstring(data, dtype)
再次转换为numpy,现在len数据是8个样本。我认为这是由于格式的复杂化,但我不知道如何控制它。我还没弄清楚str wave.open
返回什么样的格式,所以我可以强制格式化。
以下是我的代码的这部分
def conv_sr(data, srold, fixSR, dType, chan = 1):
state = None
width = 2 # numpy.int16
print "data shape", data.shape, type(data[0]) # returns shape 88200, type int16
fragments = numpy.array2string(data)
print "new fragments len", len(fragments), "type", type(fragments) # return len 30 type str
fragments_new, state = audioop.ratecv(fragments, width, chan, srold, fixSR, state)
print "fragments", len(fragments_new), type(fragments_new[0]) # returns 16, type str
data_to_return = numpy.fromstring(fragments_new, dtype=dType)
return data_to_return
我称之为
data1 = numpy.array(data1, dtype=dType)
data_to_copy = numpy.append(data1, data2)
data_to_copy = _to_copy.sum(axis = 1) / chan
data_to_copy = data_to_copy.flatten() # because its mono
data_to_copy = conv_sr(data_to_copy, sr, fixSR, dType) #sr = 44100, fixSR = 22050
scipy.io.wavfile.write(filename, fixSR, data_to_copy)
答案 0 :(得分:0)
经过一番研究后我发现了我的错误,似乎16位音频由两个8位“单元”组成,所以我所穿的dtype是假的,这就是我遇到音频速度问题的原因。我找到了正确的dtype here。所以,在conv_sr def中,我传递一个numpy数组,将其转换为数据字符串,传递它以转换采样率,再次转换为numpy数组scipy.io.wavfile.write
,最后,将2 8bits转换为16位格式
def widthFinder(dType):
try:
b = str(dType)
bits = int(b[-2:])
except:
b = str(dType)
bits = int(b[-1:])
width = bits/8
return width
def conv_sr(data, srold, fixSR, dType, chan = 1):
state = None
width = widthFinder(dType)
if width != 1 and width != 2 and width != 4:
width = 2
fragments = data.tobytes()
fragments_new, state = audioop.ratecv(fragments, width, chan, srold, fixSR, state)
fragments_dtype = numpy.dtype((numpy.int16, {'x':(numpy.int8,0), 'y':(numpy.int8,1)}))
data_to_return = numpy.fromstring(fragments_new, dtype=fragments_dtype)
data_to_return = data_to_return.astype(dType)
return data_to_return
如果您发现任何错误,请随时纠正我,我仍然是学习者