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如何利用python处理原始音频数据

2022-01-08 04:07 323 查看 https://www.geek-share.com/det
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一、基础知识

PCM(pulse code modulation) ,即脉冲编码调制,是将模拟信号转为数字信号的一种编码系统。而模数转换主要分两步,首先对连续的模拟信号进行采样,然后把采样得到的数据转化为数值,即量化。

设x xx为输入信号,F ( x ) F(x)F(x)为量化后的信号,则F ( x ) F(x)F(x)既可以是线性的,也可以是非线性的。在audioop中,主要提供三种编码支持,分别是a-Lawμ-Law以及ADPCM

在中国和欧洲主要实用的编码方式为A-Law,其表达式为:

其中A AA为压缩系数,在G.726标准中建议87.56。

ADPCM(Adaptive Differential PCM),即自适应差分PCM。

由于模拟信号的连续性,一般来说相邻时间单位的信号往往具有较高的线性度,甚至彼此相差无几,从而可以被高效率的压缩。然而,也存在跳跃幅度较大的信号,如果完全以缓变为原则,那么必然会丢失这部分数据。为了均衡这种差异,就需要进行自适应量化。

audioop中支持的Intel/DVI ADPCM算法可以在网上找到,但是信息并不多而且都很老旧,貌似不太重要的样子,甚至知网都搜不到,所以这里就不详细解读了。

二、转换函数

audioop提供了ADPCMA-Lawμ-Law和线性采样之间的转换函数

采样ADPCMA-Lawμ-Law
lin2linlin2adpcmlin2alawlin2ulaw
 adpcm2linalaw2linulaw2lin

其中,与A-Lawμ-Law有关的转换函数的输入参数为(fragment, width),分别代表待处理片段和位宽;adpcm则会多一个state元组作为第三个参数,表示编码器状态。

lin2lin是将线性片段在1、2、3 和 4 字节格式之间转换的函数,其输入参数为(fragment, width, newwidth)。

下面新建一些数据来测试一下编码转换函数,

#下面代码来自于test_audioop.py
import audioop
import sys
import unittest

pack = lambda width, data :b''.join(
    v.to_bytes(width, sys.byteorder, signed=True) for v in data)

packs = {w: (lambda *data, width=w: pack(width, data)) for w in (1, 2, 3, 4)}

unpack = lambda width, data: [int.from_bytes(
    data[i: i + width], sys.byteorder, signed=True)
    for i in range(0, len(data), width)]

datas = {
    1: b'\x00\x12\x45\xbb\x7f\x80\xff',
    2: packs[2](0, 0x1234, 0x4567, -0x4567, 0x7fff, -0x8000, -1),
    3: packs[3](0, 0x123456, 0x456789, -0x456789, 0x7fffff, -0x800000, -1),
    4: packs[4](0, 0x12345678, 0x456789ab, -0x456789ab,
                0x7fffffff, -0x80000000, -1),
}

则datas的值为:

>>> for key in datas : print(datas[key])
...
b'\x00\x12E\xbb\x7f\x80\xff'
b'\x00\x004\x12gE\x99\xba\xff\x7f\x00\x80\xff\xff'
b'\x00\x00\x00V4\x12\x89gEw\x98\xba\xff\xff\x7f\x00\x00\x80\xff\xff\xff'
b'\x00\x00\x00\x00xV4\x12\xab\x89gEUv\x98\xba\xff\xff\xff\x7f\x00\x00\x00\x80\xff\xff\xff\xff'
>

则其转换函数测试如下:

>>> datas[1]
b'\x00\x12E\xbb\x7f\x80\xff'        #将要处理的1位线性码
>>> unpack(1,datas[1])
[0, 18, 69, -69, 127, -128, -1]     #转为整型
# 将1字节线性码转为2字节线性码
>>> datas1_2 = audioop.lin2lin(datas[1], 1, 2)
>>> print(datas1_2)
b'\x00\x00\x00\x12\x00E\x00\xbb\x00\x7f\x00\x80\x00\xff'
>>> unpack(2,datas1_2)    #转为整型,其值为datas[1]*256
[0, 4608, 17664, -17664, 32512, -32768, -256]
# 将1字节线性码转为1字节u-Law码
>>> datas1_u = audioop.lin2ulaw(datas[1], 1)
>>> unpack(1,datas1_u)   #转为整型,这个数和u-law的公式对不上,可能是其他算法
[-1, -83, -114, 14, -128, 0, 103]

三、片段特征函数

下表中函数的输入为(fragment, width),分别代表待统计片段和位宽。

 返回值
avg片段采样值的均值
avgpp片段采样值的平均峰峰值
max片段采样值的最大绝对值
maxpp声音片段中的最大峰峰值
minmax由片段采样值中最小和最大值组成的元组
rms片段的均方根
cross片段穿越零点的次数

getsample(fragment, width, index),顾名思义用于采样,返回段中采样值索引index的值。

findfactor(fragment, reference),返回一个系数F使得rms(add(fragment, mul(reference, -F)))最小,即返回的系数乘以reference后与fragment最匹配。两个片段都应包含 2 字节宽的采样。

findfit(fragment, reference),尽可能尝试让 reference 匹配 fragment 的一部分。

findmax(fragment, length),在fragment中搜索所有长度为length的采样切片中,能量最大的那一个切片,即返回 i 使得 rms(fragment[i*2:(i+length)*2]) 最大。

四、片段操作

其返回值均为片段,下表的参数中,f表示fragment,w表示width,L表示lfactor,R表示rfactor

audioop.ratecv(f, w, nchannels, inrate, outrate, state[, weightA[, weightB]])

可用于转换输入片段的帧速率,其中

  • state为元组,表示转换器状态
  • weightA和weightB是简单数字滤波器的参数,默认为 1 和 0。

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