回答: 在云计算领域中,Numpy是一个非常强大的数学库,提供了大量的数学函数和工具,其中包括了傅里叶变换(FFT)函数。傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的方法,可以分析信号的频率成分。
要返回Numpy的FFT数据,并在音频文件中查找每秒振幅和频率,可以按照以下步骤进行:
import numpy as np
from pydub import AudioSegment
audio = AudioSegment.from_file("audio.wav")
samples = np.array(audio.get_array_of_samples())
fft_data = np.fft.fft(samples)
sample_rate = audio.frame_rate
amplitude = np.abs(fft_data)
frequency = np.fft.fftfreq(len(samples), 1/sample_rate)
需要注意的是,音频文件的处理可能需要进行预处理,如转换为相应的采样率、通道数等。此外,不同类型的音频文件可能需要使用不同的库进行解码和处理。
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