在Python中获得dBA噪声级别,可以使用第三方库sounddevice和soundfile来读取音频文件,并结合A-weighting滤波器来计算dBA噪声级别。
以下是一个示例代码:
import sounddevice as sd
import soundfile as sf
import numpy as np
def get_dBA_noise_level(filename):
# 读取音频文件
data, sample_rate = sf.read(filename)
# 将音频数据转换为单声道
if len(data.shape) > 1:
data = np.mean(data, axis=1)
# 应用A-weighting滤波器
A_weighting = np.array([-39.4, -26.2, -16.1, -8.6, -3.2, 0.0, 1.2, 1.0, -1.1, -6.6, -13.7, -22.0])
frequencies = np.array([10, 20, 31.5, 63, 125, 250, 500, 1000, 2000, 4000, 8000, 16000])
A_weighting = 10 ** (A_weighting / 20)
A_weighting = np.interp(np.logspace(np.log10(frequencies[0]), np.log10(frequencies[-1]), len(data)), frequencies, A_weighting)
# 计算加权后的音频数据的均方根(RMS)
rms = np.sqrt(np.mean((data * A_weighting) ** 2))
# 将RMS转换为dBA噪声级别
dBA = 20 * np.log10(rms / 2e-5)
return dBA
# 示例用法
filename = 'audio.wav'
dBA_level = get_dBA_noise_level(filename)
print(f"The dBA noise level of {filename} is {dBA_level} dB")
请注意,上述代码仅提供了一个基本的实现示例,实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的调整和优化。此外,为了获得准确的噪声级别,需要使用已校准的麦克风和适当的采样设置。
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