Я знаком с python, но плохо знаком с numpy, поэтому, пожалуйста, извините меня, если я ошибаюсь.
Я пытаюсь прочитать файл .wav с несколькими частотами (разделенными тишиной). До сих пор мне удавалось читать значения и находить в файле различные части, в которых есть звук. Затем я пытаюсь найти дискретное косинусное преобразование и вычислить из него частоты (ссылка: как извлечь частоту, связанную со значениями fft в python)
Однако я получаю сообщение об ошибке:
индекс 46392 выходит за пределы оси 0 с размером 25
Вот мой код:
import wave
import struct
import numpy as np
def isSilence(windowPosition):
sumVal = sum( [ x*x for x in sound[windowPosition:windowPosition+windowSize+1] ] )
avg = sumVal/(windowSize)
if avg <= 0.0001:
return True
else:
return False
#read from wav file
sound_file = wave.open('test.wav', 'r')
file_length = sound_file.getnframes()
data = sound_file.readframes(file_length)
sound_file.close()
#data = struct.unpack("<h", data)
data = struct.unpack('{n}h'.format(n=file_length), data)
sound = np.array(data)
#sound is now a list of values
#detect silence and notes
i=0
windowSize = 2205
windowPosition = 0
listOfLists = []
listOfLists.append([])
maxVal = len(sound) - windowSize
while True:
if windowPosition >= maxVal:
break
if not isSilence(windowPosition):
while not isSilence(windowPosition):
listOfLists[i].append(sound[windowPosition:windowPosition+ windowSize+1])
windowPosition += windowSize
listOfLists.append([]) #empty list
i += 1
windowPosition += windowSize
frequencies = []
#Calculating the frequency of each detected note by using DFT
for signal in listOfLists:
if not signal:
break
w = np.fft.fft(signal)
freqs = np.fft.fftfreq(len(w))
l = len(signal)
#imax = index of first peak in w
imax = np.argmax(np.abs(w))
fs = freqs[imax]
freq = imax*fs/l
frequencies.append(freq)
print frequencies
Изменить: вот трассировка:
Traceback (most recent call last):
File "final.py", line 61, in <module>
fs = freqs[imax]
IndexError: index 46392 is out of bounds for axis 0 with size 21
fs = freqs[imax]
вызывала ошибку. В приведенной выше ссылке преобразование Фурье было одномерным. Но мой тестовый файл дал многомерный список. - person Nikhil Sardana   schedule 06.12.2016