聲音的輸入輸出?

在本章我們將學習如何讀寫WAV文件，如何利用聲卡實時地進行聲音的輸入輸出。標準的Python已經支持WAV文件的讀寫，而實時的聲音輸入輸出需要安裝pyAudio(http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio)。最后我們還將看看如何使用pyMedia(http://pymedia.org)進行Mp3的解碼和播放。

掌握了上面的基礎知識之后，就可以做許多有趣的聲效處理的算法實驗了。聲效處理方面的內容將在以后的章節詳細介紹。

讀寫Wave文件?

WAV是Microsoft開發的一種聲音文件格式，雖然它支持多種壓縮格式，不過它通常被用來保存未壓縮的聲音數據（PCM脈沖編碼調制)。WAV有三個重要的參數：聲道數、取樣頻率和量化位數。

聲道數：可以是單聲道或者是雙聲道
采樣頻率：一秒內對聲音信號的采集次數，常用的有8kHz, 16kHz, 32kHz, 48kHz, 11.025kHz, 22.05kHz, 44.1kHz
量化位數：用多少bit表達一次采樣所采集的數據，通常有8bit、16bit、24bit和32bit等幾種

例如CD中所儲存的聲音信號是雙聲道、44.1kHz、16bit。

如果你需要自己錄制和編輯聲音文件，推薦使用Audacity(http://audacity.sourceforge.net)，它是一款開源的、跨平臺、多聲道的錄音編輯軟件。在我的工作中經常使用Audacity進行聲音信號的錄制，然后再輸出成WAV文件供Python程序處理。

讀Wave文件?

下面讓我們來看看如何在Python中讀寫聲音文件：

# -*- coding: utf-8 -*-
import wave
import pylab as pl
import numpy as np

# 打開WAV文檔
f = wave.open(r"c:\WINDOWS\Media\ding.wav", "rb")

# 讀取格式信息
# (nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname)
params = f.getparams()
nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]

# 讀取波形數據
str_data = f.readframes(nframes)
f.close()

#將波形數據轉換為數組
wave_data = np.fromstring(str_data, dtype=np.short)
wave_data.shape = -1, 2
wave_data = wave_data.T
time = np.arange(0, nframes) * (1.0 / framerate)

# 繪制波形
pl.subplot(211) 
pl.plot(time, wave_data[0])
pl.subplot(212) 
pl.plot(time, wave_data[1], c="g")
pl.xlabel("time (seconds)")
pl.show()

WindowsXP的經典"叮"聲的波形

首先載入Python的標準處理WAV文件的模塊，然后調用wave.open打開wav文件，注意需要使用"rb"(二進制模式)打開文件：

import wave
f = wave.open(r"c:\WINDOWS\Media\ding.wav", "rb")

open返回一個的是一個Wave_read類的實例，通過調用它的方法讀取WAV文件的格式和數據：

getparams：一次性返回所有的WAV文件的格式信息，它返回的是一個組元(tuple)：聲道數, 量化位數（byte單位）, 采樣頻率, 采樣點數, 壓縮類型, 壓縮類型的描述。wave模塊只支持非壓縮的數據，因此可以忽略最后兩個信息：
```
params = f.getparams()
nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]
```
getnchannels, getsampwidth, getframerate, getnframes等方法可以單獨返回WAV文件的特定的信息。
readframes：讀取聲音數據，傳遞一個參數指定需要讀取的長度（以取樣點為單位），readframes返回的是二進制數據（一大堆bytes)，在Python中用字符串表示二進制數據：
```
str_data = f.readframes(nframes)
```

接下來需要根據聲道數和量化單位，將讀取的二進制數據轉換為一個可以計算的數組：

wave_data = np.fromstring(str_data, dtype=np.short)

通過fromstring函數將字符串轉換為數組，通過其參數dtype指定轉換后的數據格式，由于我們的聲音格式是以兩個字節表示一個取樣值，因此采用short數據類型轉換。現在我們得到的wave_data是一個一維的short類型的數組，但是因為我們的聲音文件是雙聲道的，因此它由左右兩個聲道的取樣交替構成：LRLRLRLR....LR（L表示左聲道的取樣值，R表示右聲道取樣值）。修改wave_data的sharp之后：

wave_data.shape = -1, 2

將其轉置得到：

wave_data = wave_data.T

整個轉換過程如下圖所示：

最后通過取樣點數和取樣頻率計算出每個取樣的時間：

time = np.arange(0, nframes) * (1.0 / framerate)

寫Wave文件?

寫WAV文件的方法和讀類似：

# -*- coding: utf-8 -*-
import wave
import numpy as np
import scipy.signal as signal

framerate = 44100
time = 10

# 產生10秒44.1kHz的100Hz - 1kHz的頻率掃描波
t = np.arange(0, time, 1.0/framerate)
wave_data = signal.chirp(t, 100, time, 1000, method='linear') * 10000
wave_data = wave_data.astype(np.short)

# 打開WAV文檔
f = wave.open(r"sweep.wav", "wb")

# 配置聲道數、量化位數和取樣頻率
f.setnchannels(1)
f.setsampwidth(2)
f.setframerate(framerate)
# 將wav_data轉換為二進制數據寫入文件
f.writeframes(wave_data.tostring())
f.close()

10-12行通過調用scipy.signal庫中的chrip函數，產生長度為10秒、取樣頻率為44.1kHz、100Hz到1kHz的頻率掃描波。由于chrip函數返回的數組為float64型，需要調用數組的astype方法將其轉換為short型。

18-20行分別設置輸出WAV文件的聲道數、量化位數和取樣頻率，當然也可以調用文件對象的setparams方法一次性配置所有的參數。最后21行調用文件的writeframes方法，將數組的內部的二進制數據寫入文件。writeframes方法會自動的更新WAV文件頭中的長度信息(nframes)，保證其和真正的數據數量一致。

用pyAudio播放和錄音?

通過上一節介紹的讀寫聲音文件的方法，我們可以離線處理已經錄制好的聲音。不過更酷的是我們可以通過pyAudio庫從聲卡讀取聲音數據，處理之后再寫回聲卡，這樣就可以在電腦上實時地輸入、處理和輸出聲音數據。想象一下，我們可以做一個小程序，讀取麥克風的數據；加上回聲并和WAV文件中的數據進行混合；最后從聲卡輸出。這不就是一個Karaoke的原型么。

pyAudio是開源聲音庫PortAudio( http://www.portaudio.com )的Python綁定，目前它只支持阻塞式的輸入輸出模式。所謂阻塞式就是需要用戶的程序主動地去讀寫輸入輸出流。雖然阻塞式在功能上有所局限，但是由于編程比較簡單，非常適合一些處理聲音的腳本程序開發。

播放?

下面先來看看如何用pyAudio播放聲音。

# -*- coding: utf-8 -*-
import pyaudio
import wave

chunk = 1024

wf = wave.open(r"c:\WINDOWS\Media\ding.wav", 'rb')

p = pyaudio.PyAudio()

# 打開聲音輸出流
stream = p.open(format = p.get_format_from_width(wf.getsampwidth()),
                channels = wf.getnchannels(),
                rate = wf.getframerate(),
                output = True)

# 寫聲音輸出流進行播放
while True:
    data = wf.readframes(chunk)
    if data == "": break
    stream.write(data)

stream.close()
p.terminate()

這段程序首先根據WAV文件的量化格式、聲道數和取樣頻率，分別配置open函數的各個參數，然后循環從WAV文件讀取數據，寫入用open函數打開的聲音輸出流。我們看到17-20行的while循環沒有任何等待的代碼。因為pyAudio使用阻塞模式，因此當底層的輸出數據緩存沒有空間保存數據時，stream.write會阻塞用戶程序，直到stream.write能將數據寫入輸出緩存。

PyAudio類的open函數有許多參數：

rate - 取樣頻率
channels - 聲道數
format - 取樣值的量化格式 (paFloat32, paInt32, paInt24, paInt16, paInt8 ...)。在上面的例子中，使用get_format_from_width方法將wf.sampwidth()的返回值2轉換為paInt16
input - 輸入流標志，如果為True的話則開啟輸入流
output - 輸出流標志，如果為True的話則開啟輸出流
input_device_index - 輸入流所使用的設備的編號，如果不指定的話，則使用系統的缺省設備
output_device_index - 輸出流所使用的設備的編號，如果不指定的話，則使用系統的缺省設備
frames_per_buffer - 底層的緩存的塊的大小，底層的緩存由N個同樣大小的塊組成
start - 指定是否立即開啟輸入輸出流，缺省值為True

錄音?

從聲卡讀取數據和寫入數據一樣簡單，下面我們用一個簡單的聲音監測小程序來展示一下如何用pyAudio讀取聲音數據。

# -*- coding: utf-8 -*-
from pyaudio import PyAudio, paInt16 
import numpy as np 
from datetime import datetime 
import wave 


# 將data中的數據保存到名為filename的WAV文件中
def save_wave_file(filename, data): 
    wf = wave.open(filename, 'wb') 
    wf.setnchannels(1) 
    wf.setsampwidth(2) 
    wf.setframerate(SAMPLING_RATE) 
    wf.writeframes("".join(data)) 
    wf.close() 



NUM_SAMPLES = 2000      # pyAudio內部緩存的塊的大小
SAMPLING_RATE = 8000    # 取樣頻率
LEVEL = 1500            # 聲音保存的閾值
COUNT_NUM = 20          # NUM_SAMPLES個取樣之內出現COUNT_NUM個大于LEVEL的取樣則記錄聲音
SAVE_LENGTH = 8         # 聲音記錄的最小長度：SAVE_LENGTH * NUM_SAMPLES 個取樣

# 開啟聲音輸入
pa = PyAudio() 
stream = pa.open(format=paInt16, channels=1, rate=SAMPLING_RATE, input=True, 
                frames_per_buffer=NUM_SAMPLES) 

save_count = 0 
save_buffer = [] 

while True: 
    # 讀入NUM_SAMPLES個取樣
    string_audio_data = stream.read(NUM_SAMPLES) 
    # 將讀入的數據轉換為數組
    audio_data = np.fromstring(string_audio_data, dtype=np.short) 
    # 計算大于LEVEL的取樣的個數
    large_sample_count = np.sum( audio_data > LEVEL ) 
    print np.max(audio_data) 
    # 如果個數大于COUNT_NUM，則至少保存SAVE_LENGTH個塊
    if large_sample_count > COUNT_NUM: 
        save_count = SAVE_LENGTH 
    else: 
        save_count -= 1 

    if save_count < 0: 
        save_count = 0 

    if save_count > 0: 
        # 將要保存的數據存放到save_buffer中
        save_buffer.append( string_audio_data ) 
    else: 
        # 將save_buffer中的數據寫入WAV文件，WAV文件的文件名是保存的時刻
        if len(save_buffer) > 0: 
            filename = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H_%M_%S") + ".wav" 
            save_wave_file(filename, save_buffer) 
            save_buffer = [] 
            print filename, "saved" 

此程序一開頭是一系列的全局變量，用來配置錄音的一些參數：以SAMPLING_RATE為采樣頻率，每次讀入一塊有NUM_SAMPLES個采樣的數據塊，當讀入的采樣數據中有COUNT_NUM個值大于LEVEL的取樣的時候，將數據保存進WAV文件，一旦開始保存數據，所保存的數據長度最短為SAVE_LENGTH個塊。WAV文件以保存時的時刻作為文件名。

從聲卡讀入的數據和從WAV文件讀入的類似，都是二進制數據，由于我們用paInt16格式(16bit的short類型)保存采樣值，因此將它自己轉換為dtype為np.short的數組。

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