Python 音頻文件RMS幅度直方圖

Question

我想制作一個直方圖，將音頻文件的RMS 幅度分檔。 目標是在文件的整個持續時間內顯示每個幅度級別的信號量。 是否有 Python package 和 function 用於此？ 如果不是，如何編碼？

我還想設置計算分析的頻率范圍，例如在 1 到 6 kHz 之間。

我有以下粗略的開始，雖然我還不明白它代表什么，而且它當然不使用 RMS：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
   
Fs, data = wavfile.read('file') 
print('data =',data)
print('number of samples in data =',len(data))

subset = data[0:44100] 
subset = abs(subset)
print('number of samples in subset =',len(subset))

plt.hist(subset, bins='auto')  
plt.show()

Answer 1

據我所知，在 numpy 中沒有專門的numpy用於 RMS，但你可以這樣做

RMS = np.sqrt(np.mean(x**2))

問題是，您要針對哪些數據（針對哪些x ）計算 RMS。 例如，您可以為每個樣本應用 RMS，而不是假設您的 wav 文件中只有一個通道：

length = data.shape[0] / Fs
print(f"length = {length}s")

RMS = lambda x: np.sqrt(np.mean(x**2))

sample = np.arange(int(length))
RMS_of_sample = np.zeros(sample.shape)
for ns in sample:
    # here you can apply the frequency window for the sample 
    RMS_of_sample[ns] = RMS(data[ns*Fs:(ns+1)*Fs])

plt.hist(RMS_of_sample, label="Left channel")
plt.show()

在這里你也可以應用一些信號 windows 。 這段代碼給你這樣的東西

對於輸入信號：

---

關於全/部分頻率范圍的評論中的問題的補充

如果要分析某個頻域中的完整信號，例如，可以對頻率范圍[filter_freq_min, filter_freq_max]應用簡單濾波器（矩形頻率窗口），如下所示：

from scipy.fft import fft, ifft, fftfreq

filter_freq_min = 1000 # Hz
filter_freq_max = 2000 # Hz

freq = fftfreq(len(data), 1 / Fs)
data_fft = fft(data)

condition = np.logical_or(abs(freq) <= filter_freq_min, abs(freq) >= filter_freq_max)
filtered_data_fft = np.copy(data_fft)
filtered_data_fft [condition] = 0
filtered_data = np.real(ifft(filtered_data_fft ))

# show fft for incoming signal (blue) and filtered signal (orange) 
plt.plot(freq, np.abs(data_fft),'.')
plt.plot(freq, np.abs(filtered_data_fft ),'.')
plt.xlim( [10, Fs/2] )
plt.xlabel( 'Frequency (Hz)' )
plt.show()

# check RMS for filtered and unfiltered signal
print(RMS(filtered_data),RMS(data))

這樣，您可以在所需的頻率范圍內循環。

要直接在 Python 中播放聲音，可以使用

import sounddevice as sd # For playing/recording audio
sd.play(data, Fs)
sd.play(filtered_data, Fs)