Echtzeit-Audioverarbeitung in Python

1. Echtzeit-Audioverarbeitung in Python
2. Erstellen Sie Echtzeit-Audioverarbeitung in Python
3. Abschluss

Python ist eine unkomplizierte Programmiersprache, die sich perfekt für Audioverarbeitungsaufgaben eignet. Die integrierten Bibliotheken und die benutzerfreundliche Syntax von Python erleichtern die schnelle Entwicklung von Audioverarbeitungsanwendungen.

Eine der großen Besonderheiten von Python ist, dass es für die Echtzeit-Audioverarbeitung verwendet werden kann. Das bedeutet, dass Sie ein Audiosignal nehmen, es verarbeiten und die Ergebnisse sofort hören können.

Es eignet sich perfekt für Anwendungen wie die Verarbeitung von Live-Musik, bei denen Sie den Sound in Echtzeit optimieren möchten.

Python verfügt auch über mehrere leistungsstarke Bibliotheken für die Audioverarbeitung, wie beispielsweise die beliebte Bibliothek PyAudio. Es erleichtert die Entwicklung komplexer Audioanwendungen mit Python.

Wenn Sie also nach einer leistungsstarken und einfach zu verwendenden Sprache für die Audioverarbeitung suchen, ist Python die perfekte Wahl.

Echtzeit-Audioverarbeitung in Python

Echtzeit-Audioverarbeitung Python manipuliert und extrahiert Informationen aus Audiosignalen in Echtzeit. Dies kann mit verschiedenen Programmiersprachen erfolgen.

Dennoch ist Python aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und leistungsstarken Bibliotheken eine der beliebtesten Sprachen für die Echtzeit-Audioverarbeitung. Python hat viele Anwendungen für die Audioverarbeitung in Echtzeit, wie z. B. Spracherkennung, Audioeffekte und Klangklassifizierung.

Python macht es relativ einfach, diese Anwendungen zu entwickeln, da viele Bibliotheken für die Signalverarbeitung und das maschinelle Lernen verwendet werden können. Es ist notwendig, die Signale in digitale Form umzuwandeln, bevor eine Echtzeit-Audioverarbeitung in Python durchgeführt wird.

Dies kann über ein Audio-Interface erfolgen, das das analoge Signal in ein digitales Signal umwandelt. Sobald das Signal also digital ist, kann es mit verschiedenen Programmiertechniken manipuliert werden.

Erstellen Sie Echtzeit-Audioverarbeitung in Python

Es gibt einige Möglichkeiten, in Python Echtzeit-Audioverarbeitung zu erstellen. Die übliche Methode besteht darin, die integrierten Audioverarbeitungsbibliotheken mit der Python-Installation zu verwenden.

Eine der beliebtesten Techniken von Python für die Echtzeit-Audioverarbeitung ist die Verwendung des FFT-Algorithmus (Fast Fourier Transform). Dieser Algorithmus kann Informationen aus dem Signal extrahieren, wie z. B. die Frequenzkomponenten.

Der FFT-Algorithmus ist sehr schnell, was ihn für Echtzeitanwendungen gut geeignet macht.

Eine weitere beliebte Technik ist der Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs)-Algorithmus. Dieser Algorithmus wird häufig für die Spracherkennung verwendet, da er Informationen über die menschliche Stimme extrahieren kann.

Der Algorithmus des MFCCs ist außerdem sehr schnell, was ihn für Echtzeitanwendungen geeignet macht. Viele andere Algorithmen können für die Echtzeit-Audioverarbeitung in Python verwendet werden, z. B. der Linear Predictive Coding (LPC)-Algorithmus.

Die FFT- und MFCC-Algorithmen werden jedoch am häufigsten verwendet.

Diese Bibliotheken sind jedoch nicht immer gut für die Echtzeit-Audioverarbeitung geeignet. So ist es auch möglich, andere Bibliotheken zu verwenden, die explizit für die Echtzeit-Audioverarbeitung entwickelt wurden.

Pythons häufigste Bibliothek für Echtzeit-Audioverarbeitung ist PyAudio, die eine einfache Schnittstelle für den Zugriff auf die Soundkarte und die Verarbeitung von Audio in Echtzeit bietet.

PyAudio ist für Windows, Linux und OS X verfügbar. Es kann mit dem Pip-Paketmanager installiert werden.

Aber bevor Sie PyAudio verwenden, vergessen Sie nicht, es mit dem Befehl pip auf Ihrem lokalen Rechner zu installieren.

pip install pyaudio

Beispielcode:

import pyaudio
import numpy as np

CHUNK = 2 ** 5
RATE = 44100
LEN = 10

p = pyaudio.PyAudio()

stream = p.open(
    format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK
)
player = p.open(
    format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=RATE, output=True, frames_per_buffer=CHUNK
)

for i in range(int(LEN * RATE / CHUNK)):  # go for a LEN seconds
    data = np.fromstring(stream.read(CHUNK), dtype=np.int16)
    player.write(data, CHUNK)

stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()

Das obige Codebeispiel erzeugt einige Sekunden lang einen rauen Ton.

Abschluss

Dieser Artikel kommt zu dem Schluss, dass Sie Echtzeit-Audioverarbeitungs-Python erstellen können. Dieser Artikel gibt Ihnen auch eine Vorstellung von den Algorithmen zum Erstellen von Echtzeit-Audioverarbeitung.

Sie können auch etwas über den Algorithmus der schnellen Fourier-Transformation (FFT) lesen. Es ist eine effiziente Möglichkeit, die diskrete Fourier-Transformation (DFT) eines Signals zu berechnen.

Auf der anderen Seite ist der Algorithmus der Mel-Frequenz-Cepstral-Koeffizienten (MFCCs) eine Echtzeit-Audioverarbeitungstechnik, die zum Extrahieren von Merkmalen aus einem Audiosignal verwendet wird.

Sie können den Code zum Erstellen der Audioverarbeitung auch von PyAudio erhalten.