Python 对 25fps 动画的波形数据执行 FFT

Question

我正在做一个项目，我想使用 .wav 文件的数据来驱动动画。我面临的问题主要是因为动画是 25fps 并且我在 .wav 文件中每秒有 44100 个样本，所以我已经分解为 44100/25 个样本。使用幅度很好，我创建了一个初始测试来尝试它并且它有效。这是代码

import wave
import struct

wav = wave.open('test.wav', 'rb')

rate = 44100
nframes = wav.getnframes()

data = wav.readframes(-1)

wav.close()

data_c = [data[offset::2] for offset in range(2)]

ch1 = struct.unpack('%ih' % nframes, data_c[0])
ch2 = struct.unpack('%ih' % nframes, data_c[1])

kf = []

for i in range(0, len(ch2), 44100/25):
    cur1 = 0
    cur2 = 0
    for j in range(i, i+44100/25):
        cur1+=ch2[j]
        cur2+=ch1[j]
    cur = (cur1+cur2) / 44100. / 25. / 2.
    kf.append(cur)

min_v = min(kf)
max_v = max(kf)
if abs(max_v) > abs(min_v):
        kf = [float(i)/max_v for i in kf]
else:
        kf = [float(i)/min_v for i in kf]

现在我想像获取幅度一样获取每个单独关键帧的频谱，但我正在努力想办法做到这一点。我可以使用 FFT 获得整个文件的频谱，但这不是我想要的，因为理想情况下我希望根据不同的频率使物体有不同的运动。

Answer 1

查看 scipy wavfile。它会把 wave 文件变成一个 numpy 数组。 Numpy 也有 fft 函数。 Scipy/matplotlib 有整个频谱图的频谱图。

from scipy.io import wavfile

sample_rate, data = wavfile.read(filename)

然后你必须得到你想要如何读取数据的时间。 Matplotlib 有动画工具，可以在给定的时间间隔调用一个函数。另一种方法是使用 PyAudio。如果您使用 pyaudio，您可以在显示数据时收听数据。

接下来运行数据经过FFT。将 FFT 值存储在频谱图数组中，并使用 matplotlib imshow 显示频谱图数组。显示频谱图时，您可能必须以某种方式旋转阵列。

根据个人经验，请注意 python 个线程。线程适用于 I/O，但对于计算而言，线程可以控制整个应用程序，从而减慢一切。 GUI 元素（如绘图）也不能真正在线程中工作。使用 matplotlibs 动画工具进行绘图。

Python 对 25fps 动画的波形数据执行 FFT

Python perform FFT on wave data for a 25fps animation

python

animation

fft

spectrum

wave