1 """Python绘制语谱图"""
2 """Python绘制时域波形"""
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4 # 导入相应的包
5 import numpy, wave
6 import matplotlib.pyplot as plt
7 import numpy as np
8 import os
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10 filepath = 'G:/实战培训/Python生成语谱图/ReNoise/Prim10/' # 添加路径
11 filename = os.listdir(filepath) # 得到文件夹下的所有文件名
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13 for i in range(len(filename)):
14 f = wave.open(filepath + filename[i], 'rb') # 调用wave模块中的open函数，打开语音文件。
15 params = f.getparams() # 得到语音参数
16 nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4] # nchannels:音频通道数，sampwidth:每个音频样本的字节数，framerate:采样率，nframes:音频采样点数
17 strData = f.readframes(nframes) # 读取音频，字符串格式
18 wavaData = np.fromstring(strData, dtype=np.int16) # 得到的数据是字符串，将字符串转为int型
19 wavaData = wavaData * 1.0/max(abs(wavaData)) # wave幅值归一化
20 wavaData = np.reshape(wavaData, [nframes, nchannels]).T # .T 表示转置
21 f.close()
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23 #（1）绘制语谱图
24 plt.figure()
25 plt.specgram(wavaData[0], Fs=framerate, scale_by_freq=True, sides='default') # 绘制频谱
26 plt.xlabel('Time(s)')
27 plt.ylabel('Frequency')
28 plt.title("Spectrogram_{}".format(i+1))
29 plt.savefig('G:/实战培训/Python生成语谱图/语谱图/{}.jpg'.format(filename[i][:-4]))
30 plt.show()
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32 #（2）绘制时域波形
33 time = np.arange(0, nframes) * (1.0 / framerate)
34 time = np.reshape(time, [nframes, 1]).T
35 plt.plot(time[0, :nframes], wavaData[0, :nframes], c="b")
36 plt.xlabel("time(seconds)")
37 plt.ylabel("amplitude")
38 plt.title("Original wave")
39 plt.savefig('G:/实战培训/Python生成语谱图/语谱图/{}_.jpg'.format(filename[i][:-4])) # 保存绘制的图形
40 plt.show()
