scipy라든지 사용해 본다
octave도 별로 나쁘지는 않지만, GUI와의 제휴가 너무 약했다…
우선, 이 사이트을 참고로 스펙트로 그램을 표시 해 보았다.
spectrogram.py
#!/usr/bin/env python
import sys
import wave
import urllib2
import scipy as sp
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__ == "__main__":
if len( sys.argv ) > 1:
wo = wave.open( sys.argv[1], 'rb' )
else:
url = 'http://www.it.ice.uec.ac.jp/SRV-DB/archive/HENSHU00_PF00/HENSHU00_PF00_0951.wav'
wo = wave.openfp( urllib2.urlopen( url ).fp, 'rb' )
chunk = 65536
data = sp.fromstring( wo.readframes( chunk ), sp.int16 )
srate = wo.getframerate()
nFFT = 1024
window = sp.hamming(nFFT)
Pxx, freq, bins, im = plt.specgram(
data,
NFFT=nFFT,
Fs=srate,
noverlap=512,
window=window)
plt.show()
Reference
이 문제에 관하여(scipy라든지 사용해 본다), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/ar90n@github/items/6a13e1043d4a5374292f텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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