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R 语言线性回归应用:拟合 iOS 录音波形图

引言 微信读书有一个录音功能需求: 录音时绘制音频波形, 音频以 wav 格式保存 再次进入界面,加载 wav,重新渲染音频波形 步骤 1 通过 NSRecorder.averagePowerForChannel...方法获取当前录音的分贝 $$L_p$$ 数组,绘制波形图 步骤 2 需要从 wav 推算出分贝波形图。...我们通过收集数据,建立线性回归模型,调参,验证等步骤,成功得到了波形图还原方程: Lp~=−80+6log2prms dB\tilde{L_p} = -80 + 6 \log_{2} {p_{rms}}...录音完成后,得到 wav 文件。 解析 wav 文件,计算每个 $$L_p$$ 对应时间段的 wave 的方均根(root mean square value),即 $$p_{rms}$$。...我们用 python 读取 wav,通过上述方程计算分贝波形图,不断调整参数,使拟合波形(左上图)更加接近目标(右上图)。 最终得到还原方程:

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    利用Python进行录音和音频分析

    pyaudio简介 Python有个很强大的处理音频的库pyqudio, 使用pyaudio库可以进行录音,播放,生成wav文件等等。更多介绍可以查阅官方文档。...pyaudio.paInt16 CHANNELS = 2 RATE = 44100 # 录音时间 RECORD_SECONDS = 5 # 要写入的文件名 WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav...音频分析 import wave import numpy from pyaudio import PyAudio import matplotlib.pyplot as plt # 只读方式打开WAV...也是一个数组,与wave_data[0]或wave_data[1]配对形成系列点坐标 time = numpy.arange(0, nframes)*(1.0/framerate) # 绘制波形图...先读取刚刚录制的wav文件,频谱分析中利用numpy包进行FFT(快速傅里叶变换)处理,最后利用matplotlib库进行绘图,依次绘制了波形图和频谱图。 波形图如下: ? 频谱图如下: ?

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    Android pcm转wav格式方法

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