过零率 Python 介绍

在信号处理和音频处理中，过零率（zero-crossing rate）是一个很常见的概念。它指的是在信号上，穿过零点的次数。在音频信号处理中，过零率常常被用于判断音频信号的各种特征，可以揭示出音频的某些音色、音调和音量等特征。

在 Python 中，我们可以用一些库和算法来计算信号的过零率。下面我们分别介绍。

计算方法1：librosa

librosa 是一个专门用于音频分析和处理的 Python 库。它提供了很多音频处理相关的算法和工具。其中就包括过零率的计算方法。

首先需要用 pip 安装 librosa：

pip install librosa

接下来，我们可以使用 librosa.feature.zero_crossing_rate() 函数来计算一个音频信号的过零率。假设我们有一个长度为 N 的音频信号，采样率为 sr：

import librosa

# load audio signal (an array of length N)
audio_signal, sr = librosa.load('audio.wav', sr=None)

# compute zero crossing rate
zcr = librosa.feature.zero_crossing_rate(audio_signal)

其中，zcr 就是计算出来的过零率，它是一个长度为 1xN 的数组，每个元素表示第 i 帧内的过零率 (i 从 0 到 N-1)。

计算方法2：numpy

numpy 是 Python 中另一个非常常用的科学计算库，它也可以用来计算音频信号的过零率。具体方法是使用 numpy 的符号函数 (numpy.sign())，将信号变为一个以 0 为界的二值信号。然后再根据相邻的两个元素是否一正一负来计算过零率。

import numpy as np

# load audio signal (an array of length N)
audio_signal, sr = librosa.load('audio.wav', sr=None)

# convert signal into 0 and 1
sign = np.sign(audio_signal)

# compute zero crossing rate
zcr = np.where(np.diff(sign))[0].size / float(len(audio_signal))

其中，zcr 就是计算出来的过零率，它是一个单独的浮点数，表示信号的全局过零率。

总结

以上就是两种计算音频信号过零率的 Python 方法。无论是用 librosa 还是 numpy 都非常方便，大家可以按照自己的需求来选择。