音頻信號是由不同頻率、幅度和相位的正弦波組成的復雜符合。其中，音頻信號的頻率內容隱藏著豐富的音頻信息。一個音頻信號的特性由其頻率內容所決定。本文將重點介紹如何利用Python將音頻信號轉換為頻域。 創(chuàng)

音頻信號是由不同頻率、幅度和相位的正弦波組成的復雜符合。其中，音頻信號的頻率內容隱藏著豐富的音頻信息。一個音頻信號的特性由其頻率內容所決定。本文將重點介紹如何利用Python將音頻信號轉換為頻域。

創(chuàng)建Python文件并導入庫文件

首先，在Python中創(chuàng)建一個文件，并導入必要的庫文件。我們需要導入`numpy`用于數(shù)值計算，``用于讀取音頻文件，以及``用于可視化結果。

```python

import numpy as np

from import wavfile

import as plt

```

讀取音頻文件

接下來，我們需要讀取音頻文件。通過``函數(shù)可以獲取采樣頻率和音頻數(shù)據(jù)。

```python

sampling_freq, audio ('data/input_freq.wav')

```

對信號進行標準化

在進行傅里葉變換之前，我們需要對音頻信號進行標準化處理。這里我們將信號值除以$2^{15}$來進行標準化，并提取數(shù)組長度。

```python

audio audio / (2.0 15)

len_audio len(audio)

```

進行傅里葉變換

接下來，我們執(zhí)行傅里葉變換以將時域信號轉換為頻域信號。我們的目標是提取功率信號，因此需要先對信號的值進行平方處理。

```python

transformed_signal np.fft.fft(audio)

half_length np.ceil((len_audio 1) / 2.0)

transformed_signal abs(transformed_signal[0:int(half_length)])

transformed_signal / float(len_audio)

transformed_signal 2

len_ts len(transformed_signal)

```

計算功率信號并創(chuàng)建X軸

根據(jù)傅里葉變換后的信號，我們可以計算功率信號，并創(chuàng)建對應的頻率軸。

```python

power -10 * np.log10(transformed_signal)

x_values (0, half_length, 1) * (sampling_freq / len_audio) / 1000.0

```

繪制頻率信號圖

最后，我們可以利用Matplotlib庫繪制頻率信號圖，展示音頻信號在頻域上的功率分布情況。

```python

()

(x_values, power, color'black')

plt.xlabel('Freq (in kHz)')

plt.ylabel('Power (in dB)')

()

```

通過以上步驟，我們成功將音頻信號轉換為頻域，并可視化頻率信號圖。這樣的處理過程有助于我們更深入地了解音頻信號的特性和頻率分布情況。