如何使用python获取像audacity这样的音频频谱？

Question

当我同时使用numpy和scipy的fft生成音频频谱时，我没有得到与大胆的结果相同的结果。 我得到正dBm，必须有负dBm。

这是我的代码

import numpy as np
from numpy import fft
from scipy.io import wavfile
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as plt

rate,audData = wavfile.read("test.wav")
n = len(audData)
fourier=fft.fft(audData)
fourier = fourier / float(n)
freqArray = np.arange(0, (n/2), 1.0) * (rate*1.0/n);
freq = freqArray/1000
power = 10*np.log10(fo
power = np.abs(power)
plt.plot(freq, power, color='#ff7f00', linewidth=0.02)
plt.xlabel('Frequency (kHz)')
plt.ylabel('(dBm)')
plt.show()

我以另一种方式尝试使用scipy.signal中的周期图

from scipy import signal
freqs, Pxx = signal.periodogram(audio, fs=rate, window='hanning',
                                      detrend=False, scaling='density')

freqs=freqs / 1000
Pxx = 10 * np.log10(Pxx)

plt.plot(freqs, Pxx, color='#ff7f00', linewidth=0.02)
plt.xlabel('Frequency (kHz)')
plt.ylabel('Power (dB)')

plt.show()

我期望有一个这样的图可以显示负dBm的胆量

但是我得到的是从负到正的dBm范围：

通过发送值并通过javascript绘制它们来实现：

Answer 1

不同的FFT实现使用不同的比例因子。 如果您需要的缩放因子与默认设置不同，请根据需要重新缩放输入。

参见： https : //electronics.stackexchange.com/questions/25900/scaling-fft-output-by-number-of-points-in-fft/25941#25941