python 转化音频采样率

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mob649e816ab022 2024-10-21 07:20:06 ©著作权

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使用 Python 转化音频采样率的详细指南

在音乐和音频处理的领域，音频采样率（Sample Rate）指的是每秒钟对音频信号进行采样的次数。音频采样率常见的有44100Hz（CD音质）、48000Hz（视频音频）等。通过 Python，我们可以轻松地对音频文件的采样率进行转换。在这篇文章中，我将带领你完成这一过程。

整体流程

下面是音频采样率转换的整体流程：

步骤	描述
1	安装所需的Python库
2	读取原音频文件
3	设置目标采样率
4	进行重新采样
5	保存转换后的音频文件

详细步骤

步骤 1: 安装所需的 Python 库

我们将使用 librosa 和 soundfile 库。可以通过 pip 安装这两个库：

pip install librosa soundfile

解释： librosa 是一个用于音乐和音频分析的 Python 库，而 soundfile 用于读取和写入音频文件。

步骤 2: 读取原音频文件

接下来，我们需要读取原始音频文件。以下是读取音频的代码：

import librosa

# 读取音频文件
audio_file = 'path/to/your/audio_file.wav'
audio_data, original_sr = librosa.load(audio_file, sr=None)

# 输出原始采样率和音频数据
print(f"原始采样率: {original_sr}, 音频数据: {audio_data[:10]}")  # 只输出前10个数据点

解释：

librosa.load 函数用于加载音频文件，sr=None 表示不对音频进行重采样。
audio_data 是一个 NumPy 数组，包含了音频的振幅数据。
original_sr 保存了原始的采样率。

步骤 3: 设置目标采样率

现在，我们需要设定一个新的采样率。例如，假设我们希望将采样率转换为 22050 Hz：

# 设置目标采样率
target_sr = 22050
print(f"目标采样率: {target_sr}")

解释： 这里我们定义了一个目标采样率变量 target_sr，其值为 22050 Hz。

步骤 4: 进行重新采样

使用 librosa 的 resample 函数进行重新采样，代码如下：

# 进行重新采样
resampled_audio = librosa.resample(audio_data, orig_sr=original_sr, target_sr=target_sr)

# 输出新音频数据的形状和前10个数据点
print(f"重新采样后的音频数据形状: {resampled_audio.shape}, 前10个数据点: {resampled_audio[:10]}")

解释：

librosa.resample() 函数用于重新采样音频数据。
orig_sr 是原始采样率，target_sr 是目标采样率。
resampled_audio 是转换后的音频数据。

步骤 5: 保存转换后的音频文件

最后，我们将重新采样后的音频数据保存到新的音频文件中。使用 soundfile 库实现：

import soundfile as sf

# 保存为新的音频文件
output_file = 'path/to/your/resampled_audio_file.wav'
sf.write(output_file, resampled_audio, target_sr)

print(f"转换后的音频文件已保存为: {output_file}")

解释：

sf.write() 函数用于将音频数据写入文件。
第一个参数是输出文件名，第二个参数是音频数据，第三个参数是采样率。

完整代码示例

将所有步骤整合起来后，完整的代码示例如下：

import librosa
import soundfile as sf

# 1. 读取音频文件
audio_file = 'path/to/your/audio_file.wav'
audio_data, original_sr = librosa.load(audio_file, sr=None)
print(f"原始采样率: {original_sr}, 音频数据: {audio_data[:10]}") 

# 2. 设置目标采样率
target_sr = 22050
print(f"目标采样率: {target_sr}")

# 3. 进行重新采样
resampled_audio = librosa.resample(audio_data, orig_sr=original_sr, target_sr=target_sr)
print(f"重新采样后的音频数据形状: {resampled_audio.shape}, 前10个数据点: {resampled_audio[:10]}") 

# 4. 保存为新的音频文件
output_file = 'path/to/your/resampled_audio_file.wav'
sf.write(output_file, resampled_audio, target_sr)
print(f"转换后的音频文件已保存为: {output_file}")