如何从 python 中的波形文件中获取振幅值列表

Question

如何使用 python（以 dB 为单位）获取波形文件中每个帧的振幅列表？

到目前为止我有这个：

samplerate, data = wavfile.read(patternPath)
print(max((data[:, 1]).tolist())))

但是打印出0.7856917381286621 ，这没有多大意义，因为我知道 wav 文件永远不会超过 0 dB。

Answer 1

假设您正在寻找 dBFS，简单的答案是使用定义：

20 log (P/P0) dB

• P：实测功率
• P0：参考功率

在 Python 条款中：

import numpy as np

amps = [1, 0.1, 0.01] # that's the values you read from the file
dbs = 20 * np.log10(np.abs(amps)) # -> array([  0., -20., -40.])

结果是dBFS ：相对于满刻度的分贝（dBFS 或 dB FS）是数字系统中振幅电平的测量单位，例如具有定义的最大峰值电平的脉冲编码调制 (PCM)。

请注意，这与绝对音频电平无关，您不能从中得出 dB SPL（声压级）。 麦克风的工作是将气压变化（以 dB SPL 为单位）转换为类似的电压变化。 这种连续变化的电压会定期采样并保存为数字（您读取的幅度）。

由于您丢失了声压信息，要恢复 dB SPL，您需要校准系统并了解 ADC 范围和麦克风灵敏度。

Answer 2

AES17 将 0 dBFS 定义为 20*log10(FS)，其中 1.0 FS 对应于峰值达到正数字满刻度的 997 Hz 正弦波的 RMS 电平。 通常认为正数字满量程为1.0。 如果您的数据以其他方式表示，则需要先进行缩放。 那么一个峰值振幅的正弦波的rms是0.707(sqrt(2)/2)是没有价值的，但是AES已经将这个定义为1.0 FS。 因此，您需要将 rms 乘以 sqrt(2) 以标准化为 AES 标准。

# create a 1 kHz sine wave for 100 ms.
data = np.sin(2*np.pi*np.arange(0,480)*1000/48000)

# measure the rms of the sine wave and convert to fs
# via sqrt(2)
fs = np.sqrt(2) * np.sqrt(np.mean(data*data))

# final step convert to dBFS
dbfs = 20*np.log10(fs)

据推测，您希望定期读取振幅。 要做到这一点，您需要获取信号（数据）并以所需的速率将其分成多个部分，然后在每个部分上运行此过程。 以 1 秒的读取间隔为例，您一次采用采样率采样数。

了解这种技术的其中一个缺陷也很值得。 也就是说，将信号斩波会导致波形的部分周期污染均方根计算（例如，采用 1kHz 波形的 1.25 毫秒）。 阅读更长的时间会减少错误项作为整体的一部分。 实际上，信号频率越低，您需要的阅读间隔时间就越长。