Python实现提取音乐频谱的方法详解

2024-04-02 19:04:59 237人浏览独家记忆

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摘要

目录前言1.准备2.频谱展示前言你有没有经常好奇一些音乐软件的频谱特效是怎么做的，为什么做的这么好看？有没有想试试自己提取音乐频谱并可视化展现出来？今天，咱就结合上次的音乐剪辑操

前言

你有没有经常好奇一些音乐软件的频谱特效是怎么做的，为什么做的这么好看？有没有想试试自己提取音乐频谱并可视化展现出来？今天，咱就结合上次的音乐剪辑操作：

3行python代码实现剪辑音乐

来简单粗暴地可视化下面这首歌曲的频谱！

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有，可以访问这篇文章：超详细Python安装指南进行安装。

windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，准备开始输入命令安装依赖。

当然，我更推荐大家用vscode编辑器，把本文代码Copy下来，在编辑器下方的终端装依赖模块，多舒服的一件事啊

在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块:

pip install pydub
pip install librosa

看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。

2.频谱展示

使用librosa和matplot，我们可以用10行代码完整地展示整个频谱：

import matplotlib.pyplot as plt
import librosa.display
# 音乐文件载入
audio_path = 'Fenn.mp3'
music, sr = librosa.load(audio_path)
# 宽高比为14:5的图
plt.figure(figsize=(14,5))
librosa.display.waveplot(music, sr=sr)
# 显示图
plt.show()

不过，这样的频谱是整段音乐的，看起来非常难看，接下来我们使用 pydub 切割频谱，以获得更佳的效果。我们细分到0到1秒的区段来查看频谱：

import matplotlib.pyplot as plt
import librosa.display
import numpy as np
from pydub import AudiOSegment
# 1秒=1000亳秒
SECOND = 1000
#音乐文件
AUDIO_PATH = 'Fenn.mp3'

def split_music(begin, end, filepath):
    # 导儿音乐
    song = AudioSegment.from_mp3(filepath)
    # 取begin秒至ijend秒间的片段
    song = song[begin*SECOND: end*SECOND]
    # 存储为临时文件做备份
    temp_path = 'backup/'+filepath
    song.export(temp_path)
    return temp_path
music, sr = librosa.load(split_music(0, 1, AUDIO_PATH))
#宽高比为14:5的图
plt.figure(figsize=(14, 5))
librosa.display.waveplot(music, sr=sr)
plt.show()

这下细是细了，但是还是太复杂了，其实我们做频谱的展示，或许只需要正值即可：

然后我们还可以进一步放大，比如说0.9秒到1秒之间的频谱：

# 公众号：Python 实用宝典
n0 = 9000
n1 = 10000
music = np.array([mic for mic in music if mic > 0])
plt.figure(figsize=(14, 5))
pit.plot(music[n0:n1])
plt.grid()
#显示图
plt.show()

这样好看许多，不过如果要达成QQ音乐那种效果，还是需要进行大量改造。

比如用精美的图像元素来填充替代、然后零值如何处理？如何让频谱更加平稳？此外，我们是静态的图像，还需要根据事件动态地延续波段。

用于生产的代码肯定比我们这简易的代码更加复杂，而且也不应该是暴力去除负值绘制图像。这些有兴趣的读者可以自行研究啦。

以上就是Python实现提取音乐频谱的方法详解的详细内容，更多关于Python提取频谱的资料请关注编程网其它相关文章！

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