显示声波图形

这篇文章会使用 Python 内建的 wave 函数库读取的 wav 声音档，并透过 matplotlib 第三方函数库，显示声音文件 ( 录音档、mp3...等 ) 的声波图形。

因为程序中会使用到电脑的麦克风，所以请使用本机环境 ( 参考：使用 Python 虚拟环境 ) 或使用 Anaconda Jupyter 进行实作 ( 参考：使用 Anaconda )，如果不需录音，则可使用 Google Colab 实作，不用安装任何软件 ( 参考：使用 Google Colab )。

安装 matplotlib 函数库

输入下列指令安装 matplotlib 函数库 ( 依照各人环境可使用 pip、pip3 )，相关教学可参考：matplotlib 图表教学

!pip install matplotlib

打开 wav 声音档，显示声波图形

加载 matplotlib、numpy 和 wave 函数库之后，参考下方的程序码，执行后就能绘制出声波图形。

import os
os.chdir('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks')  # 使用 Colab 要換路徑使用

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import wave

fig, ax = plt.subplots()  # 建立單一圖表

# 建立繪製聲波的函式
def visualize(path):
    raw = wave.open(path)          # 開啟聲音
    signal = raw.readframes(-1)    # 讀取全部聲音採樣
    signal = np.frombuffer(signal, dtype ="int16")  # 將聲音採樣轉換成 int16 的格式所組成的 np 陣列
    f_rate = raw.getframerate()    # 取得 framerate
    time = np.linspace(0, len(signal)/f_rate, num = len(signal))  # 根據聲音採樣產生成對應的時間

    ax.plot(time, signal)          # 畫線，橫軸時間，縱軸陣列值
    plt.title("Sound Wave")        # 圖表標題
    plt.xlabel("Time")             # 橫軸標題
    plt.show()

visualize('oxxostudio.wav')        # 讀取聲音

显示 mp3 声波图形

如果要显示 mp3 的声波图形，必须要先使用 pydub 函数库，将 mp3 转换成 wav，接着再使用同样的方法打开 wav，就能显示声波图形。

import os
os.chdir('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks')  # 使用 Colab 要換路徑使用

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import wave
from pydub import AudioSegment                 # 載入 pydub 的 AudioSegment 模組

song = AudioSegment.from_mp3("oxxostudio.mp3") # 讀取 mp3 檔案
song.export("oxxostudio.wav", format="wav")    # 轉換並儲存為 wav

fig, ax = plt.subplots()

def visualize(path):
    raw = wave.open(path)
    signal = raw.readframes(-1)
    signal = np.frombuffer(signal, dtype ="int16")
    f_rate = raw.getframerate()
    time = np.linspace(0, len(signal)/f_rate, num = len(signal))

    ax.plot(time, signal)
    plt.title("Sound Wave")
    plt.xlabel("Time")
    plt.show()

visualize('oxxostudio.wav')

显示录音文件声波图形

参考“麦克风录音”文章，在程序中加入绘制声波图形的功能，就能在录音之后，即时显示录音文件的声波图形 ( 先将录音档存成 wav，然后再读取进行显示 )，此外，程序里使用了“平行任务处理”的技巧 ( 参考：输入文字，停止函数执行 )，开始录音之后，只要按下键盘的 a 就会停止录音。

import pyaudio
import wave
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

chunk = 1024                     # 記錄聲音的樣本區塊大小
sample_format = pyaudio.paInt16  # 樣本格式，可使用 paFloat32、paInt32、paInt24、paInt16、paInt8、paUInt8、paCustomFormat
channels = 2                     # 聲道數量
fs = 44100                       # 取樣頻率，常見值為 44100 ( CD )、48000 ( DVD )、22050、24000、12000 和 11025。
filename = "oxxostudio.wav"      # 錄音檔名

p = pyaudio.PyAudio()            # 建立 pyaudio 物件

# 開啟錄音串流
stream = p.open(format=sample_format, channels=channels, rate=fs, frames_per_buffer=chunk, input=True)
frames = []                      # 建立聲音串列
run = True                       # 設定開始錄音

fig, ax = plt.subplots()         # 建立單一圖表

# 定義錄音的函式
def record():
    global run, stream, p, frames, wf
    print("錄音開始...")
    while run:
        data = stream.read(chunk)
        frames.append(data)        # 將聲音記錄到串列中
    stream.stop_stream()           # 停止錄音
    stream.close()                 # 關閉串流
    p.terminate()
    print('錄音結束...')
    wf = wave.open(filename, 'wb') # 開啟聲音記錄檔
    wf.setnchannels(channels)      # 設定聲道
    wf.setsampwidth(p.get_sample_size(sample_format))  # 設定格式
    wf.setframerate(fs)              # 設定取樣頻率
    wf.writeframes(b''.join(frames)) # 存檔
    wf.close()
    visualize(filename)              # 執行畫圖函式

# 定義鍵盤按鍵函式
def keyin():
    global run
    if input() == 'a':
        run = False                # 如果按下 a，就上 run 等於 False

# 定義繪製圖表函式
def visualize(path):
    print('畫圖...')
    raw = wave.open(path)          # 開啟聲音
    signal = raw.readframes(-1)    # 讀取全部聲音採樣
    signal = np.frombuffer(signal, dtype ="int16")  # 將聲音採樣轉換成 int16 的格式所組成的 np 陣列
    f_rate = raw.getframerate()    # 取得 framerate
    time = np.linspace(0, len(signal)/f_rate, num = len(signal))  # 根據聲音採樣產生成對應的時間

    ax.plot(time, signal)          # 畫線，橫軸時間，縱軸陣列值
    plt.title("Sound Wave")        # 圖表標題
    plt.xlabel("Time")             # 橫軸標題
    plt.show()

executor = ThreadPoolExecutor()    # 平行任務處理
e2 = executor.submit(keyin)
e1 = executor.submit(record)
executor.shutdown()

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