soundfileread()函数结合其他库在Python中实现音频文件读取和处理的综合案例

以下是一个使用soundfile库实现音频文件读取和处理的综合案例：

import soundfile as sf
import numpy as np
import scipy.signal as signal

def load_audio_file(file_path):
    # 使用soundfile库读取音频文件
    data, sample_rate = sf.read(file_path)
    return data, sample_rate

def save_audio_file(file_path, data, sample_rate):
    # 使用soundfile库保存音频文件
    sf.write(file_path, data, sample_rate)

def normalize_audio(data):
    # 将音频数据归一化至[-1, 1]
    max_value = np.max(np.abs(data))
    if max_value > 0:
        scaled_data = data / max_value
    else:
        scaled_data = data
    return scaled_data

def apply_hpf(data, sample_rate, cutoff_freq):
    # 使用巴特沃斯高通滤波器对音频数据进行高通滤波
    nyquist_freq = 0.5 * sample_rate
    normalized_cutoff_freq = cutoff_freq / nyquist_freq
    b, a = signal.butter(4, normalized_cutoff_freq, btype='highpass', analog=False)
    filtered_data = signal.lfilter(b, a, data)
    return filtered_data

# 使用例子
input_file = 'input.wav'
output_file = 'output.wav'

# 读取音频文件
data, sample_rate = load_audio_file(input_file)

# 归一化音频数据
normalized_data = normalize_audio(data)

# 应用巴特沃斯高通滤波器
cutoff_freq = 1000
filtered_data = apply_hpf(normalized_data, sample_rate, cutoff_freq)

# 保存处理后的音频文件
save_audio_file(output_file, filtered_data, sample_rate)

在这个例子中，我们首先使用load_audio_file()函数从音频文件中读取数据和采样率。接着，我们使用normalize_audio()函数对音频数据进行归一化处理，确保所有数据都在[-1, 1]的范围内。

然后，我们使用apply_hpf()函数应用巴特沃斯高通滤波器对音频数据进行高通滤波处理。该函数使用scipy.signal库中的butter()函数生成巴特沃斯高通滤波器的系数，然后使用lfilter()函数对数据进行滤波操作。

最后，我们使用save_audio_file()函数将处理后的音频数据保存到文件中。

在使用例子中，我们指定了输入文件为input.wav，输出文件为output.wav。我们还指定了高通滤波器的截止频率为1000Hz。你可以根据自己的需求修改这些参数。