Python實(shí)現(xiàn)提取音樂頻譜的方法詳解
前言
你有沒有經(jīng)常好奇一些音樂軟件的頻譜特效是怎么做的，為什么做的這么好看？有沒有想試試自己提取音樂頻譜并可視化展現(xiàn)出來？今天，咱就結(jié)合上次的音樂剪輯操作：
來簡單粗暴地可視化下面這首歌曲的頻譜！
1.準(zhǔn)備
開始之前，你要確保Python和pip已經(jīng)成功安裝在電腦上,如果沒有，可以訪問這篇文章：超詳細(xì)Python安裝指南 進(jìn)行安裝。
Windows環(huán)境下打開Cmd(開始—運(yùn)行—CMD)，蘋果系統(tǒng)環(huán)境下請(qǐng)打開Terminal(command+空格輸入Terminal)，準(zhǔn)備開始輸入命令安裝依賴。
當(dāng)然，我更推薦大家用VSCode編輯器，把本文代碼Copy下來，在編輯器下方的終端裝依賴模塊，多舒服的一件事啊
在終端輸入以下命令安裝我們所需要的依賴模塊:
pip install pydub pip install librosa
看到 Successfully installed xxx 則說明安裝成功。
2.頻譜展示
使用librosa和matplot，我們可以用10行代碼完整地展示整個(gè)頻譜：
import?matplotlib.pyplot?as?plt import?librosa.display # 音樂文件載入 audio_path =?'Fenn.mp3' music, sr = librosa.load(audio_path) # 寬高比為14:5的圖 plt.figure(figsize=(14,5)) librosa.display.waveplot(music, sr=sr) # 顯示圖 plt.show()
不過，這樣的頻譜是整段音樂的，看起來非常難看，接下來我們使用 pydub 切割頻譜，以獲得更佳的效果。我們細(xì)分到0到1秒的區(qū)段來查看頻譜：
import?matplotlib.pyplot?as?plt import?librosa.display import?numpy?as?np from?pydub?import?AudioSegment # 1秒=1000亳秒 SECOND =?1000 #音樂文件 AUDIO_PATH =?'Fenn.mp3' def?split_music(begin, end, filepath): ????# 導(dǎo)兒音樂 ????song = AudioSegment.from_mp3(filepath) ????# 取begin秒至ijend秒間的片段 ????song = song[begin*SECOND: end*SECOND] ????# 存儲(chǔ)為臨時(shí)文件做備份 ????temp_path =?'backup/'+filepath ????song.export(temp_path) ????return?temp_path music, sr = librosa.load(split_music(0,?1, AUDIO_PATH)) #寬高比為14:5的圖 plt.figure(figsize=(14,?5)) librosa.display.waveplot(music, sr=sr) plt.show()
這下細(xì)是細(xì)了，但是還是太復(fù)雜了，其實(shí)我們做頻譜的展示，或許只需要正值即可：
然后我們還可以進(jìn)一步放大，比如說0.9秒到1秒之間的頻譜：
# 公眾號(hào)：Python 實(shí)用寶典 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() #顯示圖 plt.show()
這樣好看許多，不過如果要達(dá)成QQ音樂那種效果，還是需要進(jìn)行大量改造。
比如用精美的圖像元素來填充替代、然后零值如何處理？如何讓頻譜更加平穩(wěn)？此外，我們是靜態(tài)的圖像，還需要根據(jù)事件動(dòng)態(tài)地延續(xù)波段。
用于生產(chǎn)的代碼肯定比我們這簡易的代碼更加復(fù)雜，而且也不應(yīng)該是暴力去除負(fù)值繪制圖像。這些有興趣的讀者可以自行研究啦。
以上就是Python實(shí)現(xiàn)提取音樂頻譜的方法詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python提取頻譜的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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