使用Python分析音频文件

Question

我实际上已将Photodiode连接到我的电脑，并使用Audacity进行捕捉。

我想通过使用旧的RPI1作为专用测试站来改进这一点。结果，快门速度应出现在控制台上。我会优先使用python解决方案来获取信号进行分析。

有人能给我一些建议吗？我玩oct2py，但我真的不知道如何计算信号的两个峰值之间的时间。

Answer 1

我没有使用Python进行声音分析的专业知识，这是我发现做的一些互联网研究，因为我对这个主题感兴趣

pyAudioAnalysis的同名目的

你使用由Theodoros Giannakopoulos开发的pyAudioAnalysis

接下来，来自audioSegmentation.py的函数mtFileClassification()可以是一个好的开始。这个功能

• 使用mtFeatureExtraction()
中的audioFeatureExtraction.py将音频信号分割为连续的中期片段，并从每个片段中提取中期特征统计信息
• 使用预先训练的监督模型对每个片段进行分类 合并具有相同类标签的连续修复大小的段到更大的段
• 可视化有关细分结果的统计数据 - 分类过程。

例如

from pyAudioAnalysis import audioSegmentation as aS
[flagsInd, classesAll, acc, CM] = aS.mtFileClassification("data/scottish.wav","data/svmSM", "svm", True, 'data/scottish.segments')

请注意，此函数的最后一个参数是.segment文件。这被用作基础事实（如果可用）以便估计分类 - 分割方法的整体性能。如果此文件不存在，则不计算性能度量。这些文件是以逗号分隔的简单文件格式：,,。例如：

0.01,9.90,speech
9.90,10.70,silence
10.70,23.50,speech
23.50,184.30,music
184.30,185.10,silence
185.10,200.75,speech
 ...

如果我很好理解你的问题，这至少是你想要产生的不是吗？我宁愿认为你必须在那里提供它。

这些信息中的大多数是直接引自他的wiki，我建议你阅读它。然而，就我对这个话题感兴趣而言，毫不犹豫地伸出援手

其他可用于音频分析的库：