使用 Python 和 Matplotlib 在图形上绘制各种声音

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在音频处理和分析领域，可视化声音波形可以提供有价值的见解，流行的编程语言 Python 与强大的绘图库 Matplotlib 相结合，为绘制和分析不同类型的声音提供了一个多功能平台。

在本文中，我们探讨如何生成和绘制各种声音的波形，例如正弦波、方波、锯齿波和噪声信号。通过利用 Python 和 Matplotlib，我们可以可视化声音数据并更深入地了解它们的特征和模式。

如何使用 Python 和 Matplotlib 在图形上绘制各种声音?

按照下面给出的步骤使用 Python 和 Matplotlib 在图形上绘制各种声音 -

我们首先导入必要的库:NumPy 和 Matplotlib。 NumPy 是 Python 中用于数值运算的库，而 Matplotlib 是我们将用来可视化声音波形的绘图库。
接下来，我们定义一个名为 plot_sound(sound, sample_rate) 的函数，该函数接受两个参数:sound(声音数组)和 sample_rate(声音的采样率)。此函数将绘制声音波形。
在 plot_sound 函数中，我们首先通过将声音数组的长度除以采样率来计算声音的持续时间。这给了我们声音的总持续时间(以秒为单位)。
然后，我们使用 NumPy 中的 linspace 函数创建时间轴。linspace 函数在指定范围内生成均匀分布的数字。在本例中，我们创建一个时间轴，范围从 0 到声音的持续时间，其点数与声音数组的长度相同。
现在，我们可以使用 Matplotlib 绘制声音波形。我们使用 Matplotlib 中的 plot 函数在 x 轴上绘制时间轴，在 y 轴上绘制声音数组。
我们分别使用 xlabel 和 ylabel 函数向 x 轴和 y 轴添加标签。
我们使用 title 函数为绘图设置标题。
我们使用 grid 函数在绘图上启用网格。
最后，我们使用 show 函数显示绘图。
定义 plot_sound 函数后，我们继续通过生成四种不同类型的声音并绘制其波形来演示其用法。
我们首先设置声音的采样率和持续时间。
在下面的程序中，我们使用 NumPy 中的 sin 函数生成正弦波。 sin 函数根据指定的频率和时间数组生成正弦波。
我们通过将 sign 函数应用于正弦波来生成方波。sign 函数对负值返回 -1，对正值返回 1，从而有效地将正弦波转换为方波。
我们使用模数运算符将线性间隔数组的值包裹在 -1 和 1 之间来生成锯齿波。这会创建类似锯齿的波形。
我们通过从 -1 和 1 之间的均匀分布中采样随机值来生成噪声信号。
最后，我们对每个生成的声音调用 plot_sound 函数来绘制它们的波形。

示例

以下是执行上述步骤的程序 -

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_sound(sound, sample_rate):
   duration = len(sound) / sample_rate
   time = np.linspace(0, duration, len(sound))
    
   plt.plot(time, sound)
   plt.xlabel("Time (seconds)")
   plt.ylabel("Amplitude")
   plt.title("Sound Waveform")
   plt.grid(True)
   plt.show()

# 示例用法
sample_rate = 44100 # 声音的采样率
duration = 2 # 声音的持续时间(以秒为单位)

# 生成正弦波
frequency = 440 # 正弦波的频率(以赫兹为单位)
t = np.linspace(0, duration, int(sample_rate * duration))
sine_wave = np.sin(2 * np.pi * frequency * t)

# 生成方波
square_wave = np.sign(np.sin(2 * np.pi * frequency * t))

# 生成锯齿波
sawtooth_wave = np.linspace(-1, 1, int(sample_rate * duration)) % 2 - 1

# 生成噪声信号
noise = np.random.uniform(-1, 1, int(sample_rate * duration))

# 绘制声音波形
plot_sound(正弦波，采样率)
plot_sound(方波，采样率)
plot_sound(锯齿波，采样率)
plot_sound(噪声，采样率)