用Python根据音乐创建波浪效果

本文将介绍如何使用Python解析音频文件，并从中提取音频数据，然后使用Matplotlib库将这些数据可视化出来，从而创建出一个基于音乐创建波浪效果的程序。

安装需要的库

• Matplotlib：用于可视化数据。
• NumPy：用于数据处理和分析。
• SciPy：用于信号处理。

$ pip install matplotlib numpy scipy

解析音频文件

首先，我们需要读取音频文件并解析它。音频可以是任何格式（虽说 WAV 是最容易处理的），但在此我们将使用 MP3 文件：

from scipy.io import wavfile

audio_file = "audio.mp3"
sample_rate, audio_data = wavfile.read(audio_file)

print(sample_rate)
print(audio_data)

该代码将打印音频的采样率和数据。在此示例中，我们将使用“audio.mp3”文件，并将其读入名为“audio_data”的变量中。该文件的采样率（即采样频率）是以赫兹为单位的。我们将使用该采样率将其添加到程序中。

分段音频数据

接下来，我们需要将音频数据分成几个较小的部分，以便更好地处理并创建波形效果。为此，我们使用 numpy 的 array_split 函数将数据均匀地分成 10 段：

import numpy as np

audio_data_sectioned = np.array_split(audio_data, 10)

该代码将使用 numpy 的 array_split 函数将音频数据均匀地分成 10 段，所有数据均储存在名为“audio_data_sectioned”的变量中。

创建波形

现在是时候将数据可视化并创建波形了。为此，我们可以使用 Matplotlib 库。以下是创建波形的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.xlabel("Time (s)")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.title("Waveform")
for audio_section in audio_data_sectioned:
    plt.plot(audio_section)
plt.show()

该代码将使用 Matplotlib 库创建波形，将 10 段音频数据（audio_data_sectioned）可视化为波浪图。

结论

至此，您已经了解了如何使用 Python 解析音频文件，并将音频数据可视化成波形效果。将以上步骤结合使用，您可以创建一个基于音乐或任何其他音频的波形效果。