sounddevice库在Python中实现音频频谱分析的方法和示例

sounddevice是一个用于在Python中录制和播放音频的库。它提供了用于分析音频频谱的功能，可以帮助我们理解音频信号的频率和能量分布。

使用sounddevice进行音频频谱分析的方法如下：

1. 导入所需的库：

import sounddevice as sd
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft
import matplotlib.pyplot as plt

2. 设置音频参数：

duration = 5  # 录制时长（以秒为单位）
sample_rate = 44100  # 采样率

3. 定义用于分析频谱的函数：

def plot_frequency_spectrum(samples, sample_rate):
    freqs = np.fft.fftfreq(len(samples)) * sample_rate
    fft_vals = abs(np.fft.fft(samples))
    plt.plot(freqs[:len(freqs)//2], fft_vals[:len(fft_vals)//2])
    plt.xlabel('Frequency')
    plt.ylabel('Amplitude')
    plt.show()

4. 录制音频并进行频谱分析：

recording = sd.rec(int(duration * sample_rate), sample_rate, channels=1)
sd.wait()
recording = np.squeeze(recording)
plot_frequency_spectrum(recording, sample_rate)

上述代码将录制5秒钟的音频，然后调用"plot_frequency_spectrum"函数对录音进行频谱分析，并绘制频谱图。

下面是一个完整的使用sounddevice库进行音频频谱分析的示例：

import sounddevice as sd
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft
import matplotlib.pyplot as plt

duration = 5  # 录制时长（以秒为单位）
sample_rate = 44100  # 采样率

def plot_frequency_spectrum(samples, sample_rate):
    freqs = np.fft.fftfreq(len(samples)) * sample_rate
    fft_vals = abs(np.fft.fft(samples))
    plt.plot(freqs[:len(freqs)//2], fft_vals[:len(fft_vals)//2])
    plt.xlabel('Frequency')
    plt.ylabel('Amplitude')
    plt.show()

recording = sd.rec(int(duration * sample_rate), sample_rate, channels=1)
sd.wait()
recording = np.squeeze(recording)
plot_frequency_spectrum(recording, sample_rate)

运行以上代码，将会进行5秒钟的音频录制，然后绘制出音频频谱图。

该示例使用了快速傅里叶变换（FFT）来获取音频信号的频谱信息，并将结果绘制成图表。可以根据需要自定义音频参数和绘制图表的样式。