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import wave
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 打開wav文件 ，open返回一個的是一個Wave_read類的實例，通過調用它的方法讀取WAV文件的格式和數據。
f = wave.open(r"D:\project\REC001.wav","rb")
# 讀取格式信息
# 一次性返回所有的WAV文件的格式信息，它返回的是一個組元(tuple)：聲道數, 量化位數（byte單位）, 采
# 樣頻率, 采樣點數, 壓縮類型, 壓縮類型的描述。wave模塊只支持非壓縮的數據，因此可以忽略最后兩個信息
params = f.getparams()
[nchannels, sampwidth, framerate, nframes] = params[:4]
# 讀取波形數據
# 讀取聲音數據，傳遞一個參數指定需要讀取的長度（以取樣點為單位）
str_data = f.readframes(nframes)
f.close()
# 將波形數據轉換成數組
# 需要根據聲道數和量化單位，將讀取的二進制數據轉換為一個可以計算的數組
wave_data = np.fromstring(str_data,dtype = np.short)
# 將wave_data數組改為2列，行數自動匹配。在修改shape的屬性時，需使得數組的總長度不變。
wave_data.shape = -1,2
# 轉置數據
wave_data = wave_data.T
# 通過取樣點數和取樣頻率計算出每個取樣的時間。
time=np.arange(0,nframes/2)/framerate
# print(params)
plt.figure(1)
# time 也是一個數組，與wave_data[0]或wave_data[1]配對形成系列點坐標
plt.subplot(211)
plt.plot(time,wave_data[0])
plt.xlabel("time/s")
plt.title('Wave')
 
 
N=44100
start=0
# 開始采樣位置
df = framerate/(N-1)
# 分辨率
freq = [df*n for n in range(0,N)]
# N個元素
wave_data2=wave_data[0][start:start+N]
c=np.fft.fft(wave_data2)*2/N
# 常規顯示采樣頻率一半的頻譜
plt.subplot(212)
plt.plot(freq[:round(len(freq)/2)],abs(c[:round(len(c)/2)]),'r')
plt.title('Freq')
plt.xlabel("Freq/Hz")
plt.show()