wav 文件中样本值的含义
Meaning of sample values in a wav file
对于一个学校项目，我应该分析一段 wav 格式的简短录音。我完成了这个项目，我对它进行了 DFT，过滤掉不需要的频率，并得到了正确的结果。但是，我无法理解的是我的 wav 文件中各个样本的值的含义。我有成千上万个这样的样本：
[ 0.06234258 0.16020246 0.14122963 ... -0.01704375 -0.08993937 -0.09293508]
但是，无论我将这些值乘以多少，结果听起来都是一样的。如果我将每个样本乘以 1000，它听起来就像以前一样。划分也是如此。那么这些样本意味着什么，如果不是体积？
编辑：
这是我使用的代码：
import soundfile as sf
import IPython
samples, sampling_freq = sf.read('recording.wav')
IPython.display.display(IPython.display.Audio(samples, rate=sampling_freq )) #This one displays a playable bar.
文件中的样本（基本上是一长串浮点数）是表示音频的 Pulse Code Modulated 数据。
鉴于音频播放器使用此数据重新创建原始音频波，将每个样本乘以某个因子应该会增加音量。但是，一些音频播放器会缩小（重新规范化）样本以防止音频钳位 - 这可能是听起来相同的原因。
可视化音频的理想方式应该是使用 Audacity。它具有实时显示音频波形的能力。像这样 -
电脑：Google
对于一个学校项目，我应该分析一段 wav 格式的简短录音。我完成了这个项目，我对它进行了 DFT，过滤掉不需要的频率，并得到了正确的结果。但是，我无法理解的是我的 wav 文件中各个样本的值的含义。我有成千上万个这样的样本：
[ 0.06234258 0.16020246 0.14122963 ... -0.01704375 -0.08993937 -0.09293508]
但是，无论我将这些值乘以多少，结果听起来都是一样的。如果我将每个样本乘以 1000，它听起来就像以前一样。划分也是如此。那么这些样本意味着什么，如果不是体积？
编辑：
这是我使用的代码：
import soundfile as sf
import IPython
samples, sampling_freq = sf.read('recording.wav')
IPython.display.display(IPython.display.Audio(samples, rate=sampling_freq )) #This one displays a playable bar.
文件中的样本（基本上是一长串浮点数）是表示音频的 Pulse Code Modulated 数据。
鉴于音频播放器使用此数据重新创建原始音频波，将每个样本乘以某个因子应该会增加音量。但是，一些音频播放器会缩小（重新规范化）样本以防止音频钳位 - 这可能是听起来相同的原因。
可视化音频的理想方式应该是使用 Audacity。它具有实时显示音频波形的能力。像这样 -
电脑：Google