¿Cómo puedo crear una forma de onda de audio?

La creación de una visualización de forma de onda del audio implica varios pasos, y la complejidad depende del nivel de detalle y sofisticación deseado. Aquí hay un desglose del proceso, que va desde métodos simples hasta avanzados:

1. Método simple (usando bibliotecas):

Este enfoque es el más fácil y no requiere conocimientos de procesamiento de audio en profundidad. Aprovecharás bibliotecas que manejan el trabajo pesado por ti. Así es como lo harías usando Python con las bibliotecas 'Librosa` y' matplotlib`:

`` `Python

importación de la biblioteca

Importar biblioteca.

Importar matplotlib.pyplot como PLT

Cargue el archivo de audio

audio_file ="your_audio_file.wav" # Reemplazar con la ruta de su archivo de audio

Y, SR =Librosa.Load (audio_file)

Muestre la forma de onda

plt.figure (figsize =(14, 5))

Librosa.display.wavhow (y, Sr =Sr)

plt.title ("forma de onda")

plt.xlabel ("Tiempo (s)")

plt.ylabel ("amplitud")

plt.show ()

`` `` ``

Antes de ejecutar este código:

* Instale las bibliotecas necesarias: `PIP Instale Librosa matplotlib`

* Reemplace `" your_audio_file.wav "`: con la ruta real a su archivo de audio. El archivo debe ser un archivo WAV para la mejor compatibilidad. Librosa puede manejar otros formatos, pero WAV generalmente se prefiere para esta tarea.

2. Método intermedio (procesamiento manual):

Esto proporciona más control pero requiere comprender los fundamentos de audio. Trabajará directamente con los datos de audio:

`` `Python

ola de importación

importar numpy como np

Importar matplotlib.pyplot como PLT

Abra el archivo WAV

con wave.open ("your_audio_file.wav", "rb") como wf:

num_channels =wf.getNchannels ()

sample_width =wf.getSampWidth ()

Frame_Rate =wf.getFramerate ()

num_frames =wf.getNframes ()

data =wf.readframes (num_frames)

Convierta los datos en matriz Numpy

data =np.frombuffer (data, dtype =np.int16) # ajustar dtype si sample_width es diferente

Si estéreo, convierta a mono (canales promedio)

Si num_channels ==2:

data =np.mean (data.reshape (-1, 2), eje =1)

Normalice los datos

data =data / np.max (np.abs (datos))

Time Vector

TIME =NP.Arange (0, num_frames) / Frame_Rate

traza la forma de onda

plt.figure (figsize =(14, 5))

plt.plot (tiempo, datos)

plt.title ("forma de onda")

plt.xlabel ("Tiempo (s)")

plt.ylabel ("amplitud")

plt.show ()

`` `` ``

Este código:

* Abre el archivo WAV usando el módulo `Wave`.

* Lee los datos de audio sin procesar.

* Lo convierte en una matriz numpy para una manipulación más fácil.

* Maneja el audio estéreo promediando los canales para crear una forma de onda mono.

* Normaliza los datos a un rango entre -1 y 1 para una mejor visualización.

* Crea un vector de tiempo para trazar.

* Traza la forma de onda usando `matplotlib`.

3. Métodos avanzados (FFT, espectrogramas):

Para un análisis más detallado, puede usar la transformación rápida de Fourier (FFT) para analizar los componentes de frecuencia de la señal de audio, creando espectrogramas. Bibliotecas como `Librosa` y` Scipy` proporcionan implementaciones eficientes de FFT. Esto está más allá del alcance de una explicación simple, pero implica transformar la señal del dominio del tiempo en el dominio de frecuencia para visualizar las frecuencias con el tiempo. `Librosa.feature.mel_spectrogram` es un excelente punto de partida para esto.

Elegir el método correcto:

* Método simple: Lo mejor para visualizaciones rápidas de forma de onda sin necesidad de una comprensión profunda de audio.

* Método intermedio: Da más control e información sobre los datos de audio sin procesar.

* Método avanzado: Necesario para el análisis y visualización de frecuencia detallada (espectrogramas).

Recuerde instalar las bibliotecas requeridas antes de ejecutar cualquiera de estos códigos. Elija el método que mejor se adapte a sus necesidades y nivel de comprensión. Los ejemplos anteriores usan Python, pero se pueden lograr una funcionalidad similar en otros lenguajes de programación como JavaScript (usando bibliotecas como Web Audio API) o C ++ (usando bibliotecas como SDL).