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返回Numpys FFT数据,并在音频文件中查找每秒振幅和频率

回答: 在云计算领域中,Numpy是一个非常强大的数学库,提供了大量的数学函数和工具,其中包括了傅里叶变换(FFT)函数。傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的方法,可以分析信号的频率成分。

要返回Numpy的FFT数据,并在音频文件中查找每秒振幅和频率,可以按照以下步骤进行:

  1. 导入Numpy库和音频文件处理库(如pydub):
代码语言:txt
复制
import numpy as np
from pydub import AudioSegment
  1. 加载音频文件,并将其转换为Numpy数组:
代码语言:txt
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audio = AudioSegment.from_file("audio.wav")
samples = np.array(audio.get_array_of_samples())
  1. 对数组进行FFT变换,获取频率域数据:
代码语言:txt
复制
fft_data = np.fft.fft(samples)
  1. 计算每秒振幅和频率:
代码语言:txt
复制
sample_rate = audio.frame_rate
amplitude = np.abs(fft_data)
frequency = np.fft.fftfreq(len(samples), 1/sample_rate)
  1. 可以根据需要进一步处理频率和振幅数据,如绘制频谱图、查找主要频率等。

需要注意的是,音频文件的处理可能需要进行预处理,如转换为相应的采样率、通道数等。此外,不同类型的音频文件可能需要使用不同的库进行解码和处理。

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