python中音频文件怎么读取

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摘要：本篇文章将介绍python中如何读取音频文件，其中将从四个方面详细阐述，包括音频文件的格式及特点、使用Python读取音频文件的库、读取音频文件的基本操作以及在实际应用中的案例，希望能为读者提供一定的参考和帮助。

图片：

一、音频文件的格式及特点

1、音频文件格式的介绍

音频文件常见的格式有WAV、MP3、FLAC、AAC等，其中WAV是Windows系统中的原生音频格式，较为简单，不易压缩，而MP3、FLAC、AAC是经过压缩的格式，相对于WAV而言，不仅在音质上进行了保留和优化，同时可以大大减少文件的体积。

2、音频文件特点

与图片、视频等文件相比，音频文件更为简单，因为它没有像图片、视频那样的画面要素，只有声音波形，所以其数据量要比图片、视频等文件小得多。同时，音频文件由若干个采样点组成，每个采样点记录着该时刻的音频信号幅值，而波形则由这些采样点序列组成。

二、使用Python读取音频文件的库

1、Python处理音频文件的库

在Python中，处理音频文件主要依赖一些第三方库，如Librosa、Pydub、FFmpeg、Scipy等。其中，Librosa是一个专门用于音频和音乐分析的Python库，提供了处理音频文件中常见的一些操作，比如读取、显示波形、提取特征等。

2、介绍Librosa库

Librosa读取音频文件时，其主要的数据结构是音频时域信号和采样率，可以轻松地将音频文件读入内存，并对其进行处理。同时，该库提供了一系列方便的操作，比如：加载音频、计算音频时长、获取采样率、绘制音频波形图等。

三、读取音频文件的基本操作

1、读取音频文件

使用Librosa库，可以很方便地将音频文件读取进程序中，核心代码如下：

import librosa
y, sr = librosa.load('audiofile.mp3')

其中，y即为音频信号，采样率为sr。

2、处理音频文件

读取音频文件之后，可以对其进行一些处理，比如图像化、特征提取等，具体实现方式与应用场景有关。

四、在实际应用中的案例

1、语音识别

语音识别是一种将语音信号转化为文本的应用，可以应用在用户语音命令、人机交互等领域。利用Python读取和处理音频文件，可以提取音频的MFCC、梅尔频率倒谱系数等特征参数，再将其输入到机器学习模型中进行训练和预测，最终实现语音识别的功能。

2、音乐生成

利用Python读取音频文件，提取音频的节奏信息、音调信息等特征参数，再利用深度学习模型进行训练和预测，最终可以生成音乐。