Python 语音信号处理详细教程攻略

简介

本教程旨在帮助初学者了解 Python 中的语音信号处理，包括频率、FFT、STFT、滤波、mfcc 等基础操作。本教程适合对语音信号处理感兴趣的人士，对 Python 语言有一定基础，希望能够快速入门语音信号处理的内容。

准备工作

在开始学习本教程之前，请确保已经完成以下准备工作：
- 安装 Python 环境（推荐使用 Python 3.x 版本）
- 安装 Numpy、Scipy、Matplotlib 等常用的计算和绘图工具包
- 了解基础的数字信号处理知识，如频域、时域、滤波等

内容概要

本教程将分为下面几个部分：
1. Python 语音信号处理基础（频率、FFT、STFT、滤波等）
2. Python 语音信号处理进阶（mfcc、语音识别等）
3. 示例演示

Python 语音信号处理基础

音频文件的读取和播放

import wave
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 打开音频文件
with wave.open('demo.wav', 'rb') as wav_file:
    # 获取音频文件的参数
    params = wav_file.getparams()
    # 读取音频文件的数据
    frames = wav_file.readframes(params[3])
    # 将二进制数据转化为数值数据
    signal = np.frombuffer(frames, dtype=np.short)

# 播放音频
import simpleaudio as sa
wave_obj = sa.WaveObject(signal, 1, 2, 44100)
play_obj = wave_obj.play()
play_obj.wait_done()

上述代码演示了如何使用 Python 读取音频文件，并播放这个音频文件。

其中，我们使用了 wave 模块来读取音频文件，numpy 模块转化数据类型，使用 simple audio 播放声音。

可视化音频数据

# 绘制声音波形
plt.plot(signal)
plt.show()

# 绘制音频的频谱
from scipy import fft

# 使用 FFT计算音频信号的频谱
freq_counts = len(signal)
window = np.hanning(freq_counts) # 汉宁窗口
fourier = np.fft.fft(signal * window)
freqs = np.fft.fftfreq(freq_counts, 1 / params[2])

# 绘制音频信号的频谱
plt.plot(freqs[: int(freq_counts / 2)], abs(fourier)[: int(freq_counts / 2)], 'r')
plt.show()

# 使用 STFT 计算短时傅里叶变换，绘制音频信号的时频图
from scipy import signal

freqs, times, spectrogram = signal.spectrogram(signal, fs=params[2], window='hann', nperseg=256, noverlap=128)
plt.pcolormesh(times, freqs, spectrogram, cmap='gray')
plt.show()

上述代码演示了如何读取音频文件，并使用 Python 中常用的工具包将其可视化。

第一部分绘制了音频的波形
第二部分使用 FFT 计算音频信号的频谱，并绘制频谱图
第三部分使用 STFT 计算短时傅里叶变换，绘制音频信号的时频图

滤波处理

# 高通滤波，去除低频信号
from scipy import signal

b, a = signal.butter(3, 100, 'highpass', fs=params[2])
signal_filtered = signal.filtfilt(b, a, signal)

# 绘制滤波后信号的波形图和频谱图
plt.plot(signal_filtered)
plt.show()

freq_counts = len(signal_filtered)
window = np.hanning(freq_counts)
fourier = np.fft.fft(signal_filtered * window)
freqs = np.fft.fftfreq(freq_counts, 1 / params[2])

plt.plot(freqs[: int(freq_counts / 2)], abs(fourier)[: int(freq_counts / 2)], 'r')
plt.show()

上述代码演示了如何对音频信号进行高通滤波。

signal.butter 函数用于生成一个滤波器，参数包括阶数、截止频率、滤波类型、采样频率等。
signal.filtfilt 函数用于应用滤波器到信号。
在绘制频谱图之前，需要使用窗口函数对信号进行窗口化，避免干扰信号对频谱的影响。

Python 语音信号处理进阶

计算 MFCC

import python_speech_features as psf

# 计算 MFCC 特征
mfcc = psf.mfcc(signal, samplerate=params[2], winlen=0.025, winstep=0.01, numcep=13, nfilt=26, nfft=512, lowfreq=0, highfreq=None, preemph=0.97, ceplifter=22, appendEnergy=True)

# 可视化MFCC特征
fig, ax = plt.subplots()
mfcc_data= np.swapaxes(mfcc, 0 ,1)
cax = ax.imshow(mfcc_data, interpolation='nearest', origin='lower', aspect='auto')
ax.set_title('MFCC')
plt.show()

上述代码演示了如何使用 python_speech_features 计算音频信号的 MFCC 特征。

语音识别

import speech_recognition as sr

# 使用音频文件进行语音识别
r = sr.Recognizer()
with sr.AudioFile('demo.wav') as source:
    audio = r.record(source) 
    text = r.recognize_google(audio, language='zh-CN')
print(text)

上述代码演示了如何使用 SpeechRecognition 库进行语音识别。在这里我们将文字输出为中文。

示例演示

下面是一个基于语音识别的简单交互程序的代码演示。其功能是对用户语音输入进行识别，并回复对应的话语。

# 导入相关库
import speech_recognition as sr
import simpleaudio as sa

# 定义语音回答函数
def voice_reply(text):
    common_answers = {'你好':'你好啊！', '谢谢':'不用谢！'}
    if text in common_answers:
        print(common_answers[text])
        wave_obj = sa.WaveObject(np.zeros(10000), 1, 2, 44100)
        play_obj = wave_obj.play()
        return
    print('什么，我没听明白你在说什么。')
    wave_obj = sa.WaveObject(np.zeros(10000), 1, 2, 44100)
    play_obj = wave_obj.play()

# 麦克风输入识别
r = sr.Recognizer()
with sr.Microphone() as source:
    print('请说话')
    audio = r.listen(source)
    print('正在识别...')
    try:
        text = r.recognize_google(audio, language='zh-CN')
        print('你说的是：'+ text) 
        voice_reply(text)
    except Exception as e:
        print(str(e))
        print('识别失败')

通过该程序，我们可以通过声音输入内容，并获得回答。当我们的输入为“你好”或“谢谢”时，程序会返回相应的语音问候；否则，程序会返回“什么，我没听明白你在说什么。”的语音回答。

小结

在本教程中，我们了解了 Python 语音信号处理的基础和进阶内容，包括音频文件的读取、波形图和频谱图的绘制、滤波处理、MFCC 特征提取和语音识别等操作。

基于上述技术，我们也开发了一个简单的语音交互程序，用于与用户进行语音交互、进行问答等操作。

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