Python语音信号处理：时域波形、频谱和频谱图可视化

本篇文章将使用Python库Librosa和Matplotlib来可视化语音信号的时域波形、频谱和频谱图。

代码示例：

import librosa
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fft import fft

plt.figure(dpi=600) # 将显示的所有图分辨率调高
matplotlib.rc('font',family='SimHei') # 显示中文
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 显示符号


def displayWaveform(): # 显示语音时域波形
    '''
    display waveform of a given speech sample
    :param sample_name: speech sample name
    :param fs: sample frequency
    :return:
    '''
    samples, sr = librosa.load(r'enhanced_p232_036.wav', sr=16000)
    # samples = samples[6000:16000]

    print(len(samples), sr)
    time = np.arange(0, len(samples)) * (1.0 / sr)

    plt.plot(time, samples)
    plt.title('语音信号时域波形')
    plt.xlabel('时长（秒）')
    plt.ylabel('振幅')
    # plt.savefig('your dir\语音信号时域波形图', dpi=600)
    plt.show()

def displaySpectrum(): # 显示语音频域谱线
    x, sr = librosa.load(r'enhanced_p232_036.wav', sr=16000)
    print(len(x))
    # ft = librosa.stft(x)
    # magnitude = np.abs(ft)  # 对fft的结果直接取模（取绝对值），得到幅度magnitude
    # frequency = np.angle(ft)  # (0, 16000, 121632)

    ft = fft(x)
    print(len(ft), type(ft), np.max(ft), np.min(ft))
    magnitude = np.absolute(ft)  # 对fft的结果直接取模（取绝对值），得到幅度magnitude
    frequency = np.linspace(0, sr, len(magnitude))  # (0, 16000, 121632)

    print(len(magnitude), type(magnitude), np.max(magnitude), np.min(magnitude))
    print(len(frequency), type(frequency), np.max(frequency), np.min(frequency))

    # plot spectrum，限定[:40000]
    # plt.figure(figsize=(18, 8))
    plt.plot(frequency[:40000], magnitude[:40000])  # magnitude spectrum
    plt.title('语音信号频域谱线')
    plt.xlabel('频率（赫兹）')
    plt.ylabel('幅度')
    # plt.savefig('your dir\语音信号频谱图', dpi=600)
    plt.show()

    # # plot spectrum，不限定 [对称]
    # plt.figure(figsize=(18, 8))
    # plt.plot(frequency, magnitude)  # magnitude spectrum
    # plt.title('语音信号频域谱线')
    # plt.xlabel('频率（赫兹）')
    # plt.ylabel('幅度')
    # plt.show()


def displaySpectrogram():
    x, sr = librosa.load(r'enhanced_p232_036.wav', sr=16000)

    # compute power spectrogram with stft(short-time fourier transform):
    # 基于stft，计算power spectrogram
    spectrogram = librosa.amplitude_to_db(librosa.stft(x))

    # show
    librosa.display.specshow(spectrogram, y_axis='log')
    plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
    plt.title('语音信号对数谱图')
    plt.xlabel('时长（秒）')
    plt.ylabel('频率（赫兹）')
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    displayWaveform()
    displaySpectrum()
    displaySpectrogram()

代码解释：

导入库：
- librosa 用于加载音频文件和进行信号处理
- matplotlib 用于绘制图形
- numpy 用于数值计算
- scipy.fft 用于快速傅里叶变换
设置图形参数：
- plt.figure(dpi=600) 设置图形分辨率
- matplotlib.rc('font',family='SimHei') 设置中文字体
- matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False 设置负号显示
displayWaveform() 函数：
- 加载音频文件
- 计算时间轴
- 绘制时域波形图
displaySpectrum() 函数：
- 加载音频文件
- 计算频谱
- 绘制频谱图
displaySpectrogram() 函数：
- 加载音频文件
- 计算对数谱图
- 绘制对数谱图

常见错误：

FileNotFoundError: 如果出现 FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'your dir\语音信号频谱图.png' 错误，说明保存图片时路径不正确。需要将 'your dir\语音信号频谱图' 改成具体的保存路径，例如：r'C:\Users\username\Desktop\语音信号频谱图.png'。或者直接将保存路径注释掉，只显示在窗口中。

更多学习资源：

Librosa官方文档：https://librosa.org/
Matplotlib官方文档：https://matplotlib.org/

希望这篇文章能够帮助你理解并使用Python进行语音信号处理。