目录1 Python-Librosa库简介2 音频文件的加载2.1 返回值与参数2.2 音频加载示例2.3 简析返回值y3 波形图和语谱图的绘制3.1 绘制波形图3.1.1 waveshow()方法3.1.2 波形图绘制示例3.2 绘制语谱图3.2.1 specshow()方法3.2.2 线性频率的语谱图3.2.3 对数频率的语谱图3.2.4 梅尔频率的语谱图4 语谱图颜色的设置（超级好
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2023-08-02 12:57:36
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从http://www.swfdong.com/blog/article.asp?id=86转过来的
flex音频播放的波形效果
这是封装好的一个：
package com
{
import flash.display.*;
import flash.events.Event;
import flash.media.*;
impor
一、前言大家好，我是19944号万技师，湖南，以手法精湛而著称，目前在TGideas兼职重构工作。最近和我们部长aiden在做一个Motion的移动端组件库，被很多客户吐槽没有使用很频繁的音频组件。 之前觉得，音频这一块功能较为简单，不需要沉淀组件。但经过一番琢磨，却做出了不少有意思的东西。比如
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2016-08-12 09:21:00
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# 音频波形分析与可视化：使用Python
音频波形是描述声音信号随时间变化的重要工具，它能够直观展现声音的振幅变化。通过分析和可视化音频波形，我们可以深入理解声音的特性。在这篇文章中，我们将使用Python进行音频波形的分析和可视化。
## 安装所需库
首先，我们需要安装一些必要的Python库，主要包括`numpy`、`matplotlib`和`scipy`。可以通过以下命令在终端安装这
原创
2024-10-16 04:57:09
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一、前言大家好，我是19944号万技师，来自湖南，以手法精湛而著称，目前在TGideas兼职重构工作。最近和我们部长aiden在做一个Motion的移动端组件库，被很多客户吐槽没有使用很频繁的音频组件。之前觉得，音频这一块功能较为简单，不需要沉淀组件。但经过一番琢磨，却做出了不少有意思的东西。比如：分析音频生成动画；部分设备同时播放（web audio支持同时播放）；音频特色，比如lol英雄低沉的
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2024-08-22 21:45:50
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# Python音频转波形
## 1. 介绍
音频转波形是指将音频文件转化为波形图的过程。波形图是一种图形表示方法，用于显示声音在时间和幅度上的变化。在音频处理和分析中，波形图可以提供对音频信号的可视化表示，便于我们分析和处理音频数据。
Python是一种强大的编程语言，也提供了丰富的音频处理库，可以用来实现音频转波形的功能。本文将介绍如何使用Python进行音频转波形的操作，并给出相应的代
原创
2023-07-24 00:19:31
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文章目录前言一、导入包以及音频文件二、信号+傅里叶变换三、Mel谱图四、Log_Mel谱图总结 前言本文主要是使用代码实现音频文件（wav）的多种可视化。 1.信号 2.傅里叶变换 3.Mel（梅尔）谱图 4.log_Mel谱图提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、导入包以及音频文件为了便于展示，我将信号和傅里叶变换使用plt组合在一起进行展示。import matplotlib.p
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2023-08-04 17:50:03
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1.声音最直接的表示方式是波形，英文叫waveform，就是你贴的左边那张图。另外两种表示方式（频谱和语谱图）下文再说。波形的横轴是时间（所以波形也叫声音的时域表示），纵轴的含义并不重要，可以理解成位移（声带或者耳机膜的位置）或者压强。当横轴的分辨率不高的时候，语音的波形看起来就是像你贴的图中一样，呈现一个个的三角形。这些三角形的轮廓叫作波形的包络（envelope）。包络的大小代表了声音的响度。
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2023-07-14 10:41:06
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**使用python读取wav格式文件**- 基本概念【采样频率】即取样频率, 指每秒钟取得声音样本的次数。采样频率越高,声音的质量也就越好,声音的还原也就越真实，但同时它占的资源比较多。由于人耳的分辨率很有限,太高的频率并不能分辨出来。【采样位数|量化精度】即采样值或取样值(就是将采样样本幅度量化)。它是用来衡量声音波动变化的一个参数，也可以说是声卡的分辨率。它的数值越大，分辨率也就越高，所发出
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2024-02-05 19:55:36
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# Python 读取音频波形检测
在音频处理的过程中，我们经常需要读取音频文件，并对其进行波形检测以分析音频的特征。Python 提供了一些库和工具，可以帮助我们实现这些功能。本文将介绍如何使用 Python 读取音频文件，绘制波形图，并进行波形检测。
## 读取音频文件
要读取音频文件，我们可以使用 Python 中的 "wave" 模块。首先，我们需要安装该模块：
```python
原创
2024-01-04 09:03:33
423阅读
# 音频波形在iOS中的应用
在现代应用开发中，音频处理是一项越来越重要的技能。随着播客、音乐应用与媒体社交平台的盛行，能够正确地处理和展示音频波形图像已经成为开发者的基本要求之一。这篇文章将详细介绍如何在iOS应用中实现音频波形图，并提供相关代码示例。
## 什么是音频波形？
音频波形是声音信号在时间上的视觉表示。通过波形图，我们可以直观地看到音频的强度和变化，方便我们进行音频编辑和分析。
WAV格式分析 文章目录WAV格式分析一、WAV格式概述二、WAV格式结构1. 文件标识块RIFF chunk2. 文件属性块Format chunk3. 文件数据块Data chunk三、案例分析1. RIFF chunk2. Format chunk3. Data chunk参考 一、WAV格式概述 波形音频文件（也称为WAV文件）是较流行的数字音频格式之一，并且是录音棚录制的黄金标准。WAV
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2024-09-21 08:50:59
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在绘制大音频波形的场景（目前只支持wav格式），急着用的同学点这里，如果有问题可以联系我，我会尽快修复。github: github.com/CofeeWithRo…效果图 传统的音波图渲染流程是 ajax完整加载音频，使用audioContext解码完整的音频， 下载解码后的数据使用canvas绘制，这种方式当音频较小时是没有问题，但遇到超大音频（超过100M）时会出现从加载到渲染需要很长的
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2023-11-09 07:22:51
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# Android音频波形
在Android开发中，我们经常会遇到需要展示音频波形的需求，比如音频播放器、录音应用等。本文将介绍如何在Android应用中实现音频波形的展示，并提供相关代码示例。
## 原理
音频波形是指音频信号在垂直方向上的振幅随时间变化的图像。在Android中，我们可以通过获取音频数据的振幅值来实现波形的展示。
Android提供了`Visualizer`类来实现音频
原创
2023-07-23 16:44:34
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今天记录是的是 使用 AudioToolbox 框架 使用 AudioConverterRef 工具进行本地音频文件的编码和解码。 本文打仓库代码为： JBLocalAudioFileConvecter分别实现了：
flac,mp3等其他音频编码文件 转换成 pcm文件。 （解码）
pcm文件 转换成 flac,mp3等其他音频编码文件。 （编码） 两者的代码基本一样，只是在输入和输出的时候对应的
# Android 音频波形实现指南
在现代移动应用开发中，音频波形的展示是一个常见的需求。本文将教你如何在Android应用中生成音频波形。我们将分步骤进行，每一步都详细说明所需的代码和实现逻辑。
## 一、整体流程
为了清晰地展示实现音频波形的流程，下面是每一步的流程表：
| 步骤 | 描述
Matplotlib是一个基于python的2D画图库，能够用python脚本方便的画出折线图，直方图，功率谱图，散点图等常用图表，而且语法简单。Python中通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形，也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库，matplotlb.pyplot是绘制种类可
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2023-09-11 16:32:39
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目录介绍分步说明读取音频文件添加播放/暂停和停止按钮从音频数据生成数据点将音频播放效果添加到波形示例代码兴趣点介绍如果您正在某个需要向用户播放一些音频的平台工作，例如，出售一些音频文件，那么展示其波形非常棒，这样用户就会对音频的结构和您的平台可以做什么印象深刻。您可以使用 Web音频API 在JavaScript中构建一个简单的音频播放器应用程序。API允许您从音频文件中提取频
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2024-07-02 08:03:13
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文章目录前言一、声音的基础波形1.正弦波2.三角波3.锯齿波4.方波二、正弦波1.什么是正弦2.什么是正弦波和正弦曲线三、正弦波与声音1.角频率2.基波和谐波基波：谐波：图解3.波形的合成总结 前言上一章记录了声音是如何产生的，以及声音的一些基本的特性和术语，我们知道声音是由物体振动而产生的一种波。例如以下是小提琴、小号、长笛、双簧管的波形： 那么为什么他们的波形是长这样呢？本章内容会深入解析声
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2023-10-12 10:57:53
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pyAudioKits是基于librosa和其他库的强大Python音频工作流支持。API速查手册通过pip安装：pip install pyAudioKitspyAudioKits的GitHub地址，如果这个项目帮助到了你，请为它点上一颗star，谢谢你的支持！如果你在使用过程中有任何问题，请在评论区留言或在GitHub上提issue，我将持续对该项目进行维护。在进行音频信号有关研究时，我们常常
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2023-07-29 08:56:05
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