python 오디 오 재생 및 녹음 기능 예제 코드 구현

오디 오 예비 처리
이 강 의 는 주로 음성 기본 처리 방식 을 소개 하여 다음 음성 인식 에 기반 을 다 져 준다.
세 가지 오디 오 재생 방식
python 을 사용 하여 오디 오 를 재생 하 는 방법 은 다음 과 같은 몇 가지 가 있 습 니 다.
os.system()
os.system(file)호출 시스템 응용 프로그램 으로 파일 을 엽 니 다.file 은 그림 이나 오디 오 파일 로 사용 할 수 있 습 니 다.
단점:구체 적 인 애플 리 케 이 션 을 열 려 면 배경 에서 오디 오 를 재생 할 수 없습니다.
pyaudio
설치:pip install pyaudio공식 적 으로 오디 오 와 녹음 을 재생 하 는 api 를 제공 합 니 다.사용 하기에 매우 편리 합 니 다.Filename 을 오디 오 파일 의 문자 로 바 꾸 면 오디 오 를 재생 할 수 있 습 니 다.

"""PyAudio Example: Play a WAVE file."""

import pyaudio
import wave


CHUNK = 1024
FILENAME = '      '

def play(filename = FILENAME):
 wf = wave.open(filename, 'rb')

 p = pyaudio.PyAudio()

 stream = p.open(format=p.get_format_from_width(wf.getsampwidth()),
   channels=wf.getnchannels(),
   rate=wf.getframerate(),
   output=True)

 data = wf.readframes(CHUNK)

 while data != b'':
 stream.write(data)
 data = wf.readframes(CHUNK)

 stream.stop_stream()
 stream.close()

 p.terminate()

jupyter notebook
jupyer notebook 에서 오디 오 를 재생 할 때 다음 함 수 를 사용 할 수 있 습 니 다.

import IPython.display as ipd
ipd.Audio(   )

오디 오 를 읽 는 몇 가지 방식
python 은 오디 오 파일 을 읽 는 방법 이 많 습 니 다.내 장 된 라 이브 러 리 웨 이브,과학 컴 퓨 팅 라 이브 러 리 scipy,그리고 사용 하기 쉬 운 음성 처리 라 이브 러 리 librosa 가 있 습 니 다.
이 라 이브 러 리 를 사용 하여 오디 오 파일 을 읽 는 방법 을 소개 합 니 다.
설치:
4.567917.웨 이브 는 내장 라 이브 러 리 로 직접 가 져 오 면 됩 니 다

scipy: pip install scipy

librosa: pip install librosa

사용:
wave.open:
매개 변수 path 는 파일 이름 이 고 mode 는 열 림 방식 입 니 다.
'rb'방식 으로 파일 을 열 고 Wave 를 되 돌려 줍 니 다.read 대상,'wb'방식 으로 파일 을 열 고 Wave 되 돌려 줍 니 다.write 대상.
scipy.io.wavfile:
매개 변수 path 파일 이름
반환 rate:샘플링 율(초당 샘플링 포인트 의 개수),data:오디 오 데이터
librosa.load:
매개 변수 path 파일 이름
y 를 오디 오 데이터 로 되 돌려 주 고 sr 는 샘플링 율 입 니 다.

# read wav file from path
from scipy.io import wavfile
import librosa
import pyaudio

# wave
file = wave.open(path,'rb')
# wavfile
rate, data = wavfile.read(path)
# librosa
y, sr = librosa.load(path)

wavfile 로 오디 오 파일 을 읽 고 파형 을 그 리 는 예 를 보 여 줍 니 다.
먼저 오디 오 가 얼마나 지속 되 었 는 지 계산 해 야 한다.웨 이브 의 shape 는 전체적인 샘플링 포인트 갯 수 이다.샘플링 빈 도 를 나 누 면 지속 적 인 총 시간(초)을 얻 을 수 있 고 1000 을 곱 하면 총 지속 시간(밀리초)을 얻 을 수 있다.이 어 np.linsapce 를 통 해 시간 서열 을 만 들 고 마지막 으로 matplotlib 를 사용 하여 그림 을 그립 니 다.

from scipy.io import wavfile
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline

#      
sr, wave = wavfile.read('D://QQPCMgr/Desktop/python3/skip.wav')
sample_number = wave.shape[0]
total_time = int(sample_number / sr * 1000)
time_series = np.linspace(0,total_time,sample_number)
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(time_series, wave)
ax.set_title('Time*Amplitude')
ax.set_xlabel('Time/ms')
ax.set_ylabel('Amplitude/dB')

마지막 으로 pyaudio api 를 빌 리 면 연속 녹음 기능 을 실현 할 수 있 습 니 다.
python 녹음 기능 구현
그 중,함수 multirecord 는 녹음 이 끝 날 때마다"다음 녹음 을 진행 하 시 겠 습 니까?"라 고 묻는다.돌아 오 는 차 를 누 르 면 다음 녹음 을 진행 할 수 있다.

import wave
import pyaudio
import matplotlib.pyplot as plt
import time

CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 2
RATE = 44100
RECORD_SECONDS = 5


def record(filename='output.wav'):
 """      
 """
 
 p = pyaudio.PyAudio()
 
 stream = p.open(format=FORMAT,
   channels=CHANNELS,
   rate=RATE,
   input=True,
   frames_per_buffer=CHUNK)
 
 print("* recording")
 
 frames = []

 for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
 data = stream.read(CHUNK)
 frames.append(data)
 
 print("* done recording")
 
 stream.stop_stream()
 stream.close()
 p.terminate()
 
 wf = wave.open(filename, 'wb')
 wf.setnchannels(CHANNELS)
 wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))
 wf.setframerate(RATE)
 wf.writeframes(b''.join(frames))
 wf.close()


def multi_record(num=3):
 """implement     """
 for i in range(1,num+1):
 print(' {}     '.format(i))
 filename = 'record_{}.wav'.format(i)
 record(filename)
 time.sleep(second)
 _ = input('       ？')


def main():
 multi_record()

if __name__ == '__main__':
 main()

총결산
이상 은 이 글 의 전체 내용 입 니 다.본 논문 의 내용 이 여러분 의 학습 이나 업무 에 어느 정도 참고 학습 가치 가 있 기 를 바 랍 니 다.궁금 한 점 이 있 으 시 면 댓 글 을 남 겨 주 셔 서 저희 에 대한 지지 에 감 사 드 립 니 다.