用Python分析音频文件

Question

我实际上有光电二极管连接到我的个人电脑和做捕捉与奥迪。

我想通过使用旧的RPI1作为专用测试站来改进这一点。因此，快门速度应该出现在控制台上。我会提出一个蟒蛇的解决方案，以获得信号，分析它。

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

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Answer 1

我没有使用Python进行声音分析的专业知识，就我对这个话题的兴趣而言，这就是我发现做一些互联网研究的地方。

pyAudioAnalysis的同名用途

你是一个使用pyAudioAnalysis的人，由提奥佐罗斯·詹纳科普洛斯开发

接近尾声，来自audioSegmentation.py的函数audioSegmentation.py可能是一个好的开始。这一功能

• 将音频信号分割成连续的中期段，并使用来自mtFeatureExtraction()的audioFeatureExtraction.py从每一个中期特征统计数据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段进行分类，将共享相同类标签的连续固定大小的段合并为较大的段。
• 可视化统计结果的分割-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')

注意，这个函数的最后一个参数是一个.segment文件。这是作为地面真相(如果有)，以估计整体性能的分类-分割方法。如果此文件不存在，则不计算性能度量。这些文件是格式为：、.的简单逗号分隔文件。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
 ...

如果我已经很好地理解了你的问题，这至少是你想要产生的，不是吗？我倒认为你必须在那里提供。

这些信息大部分是直接引用从他的维基，我建议你读它。不过，只要我真的对这个话题感兴趣，就不要犹豫。

其他可用于音频分析的图书馆：

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