import wave

import pyaudio

import numpy

import pylab

#開啟WAV文件，檔案路徑根據需要做修改

wf = wave.open("D:\\Python\\wavs\\Do-piano-2.20s.wav", "rb")

#建立PyAudio物件

p = pyaudio.PyAudio()

stream = p.open(format=p.get_format_from_width(wf.getsampwidth()),

channels=wf.getnchannels(),

rate=wf.getframerate(),

output=True)

nframes = wf.getnframes()

framerate = wf.getframerate()

#讀取完整的幀資料到str_data中，這是一個string型別的資料

str_data = wf.readframes(nframes)

wf.close()

#將波形資料轉換為陣列

# A new 1-D array initialized from raw binary or text data in a string.

wave_data = numpy.fromstring(str_data, dtype=numpy.short)

#將wave_data陣列改為2列，行數自動匹配。在修改shape的屬性時，需使得陣列的總長度不變。

wave_data.shape = -1,2

#將陣列轉置

wave_data = wave_data.T

#time 也是一個數組，與wave_data[0]或wave_data[1]配對形成系列點座標

#time = numpy.arange(0,nframes)*(1.0/framerate)

#繪製波形圖

#pylab.plot(time, wave_data[0])

#pylab.subplot(212)

#pylab.plot(time, wave_data[1], c="g")

#pylab.xlabel("time (seconds)")

#pylab.show()

#

# 取樣點數，修改取樣點數和起始位置進行不同位置和長度的音訊波形分析

N=44100

start=0 #開始取樣位置

df = framerate/(N-1) # 解析度

freq = [df*n for n in range(0,N)] #N個元素

wave_data2=wave_data[0][start:start+N]

c=numpy.fft.fft(wave_data2)*2/N

#常規顯示取樣頻率一半的頻譜

d=int(len(c)/2)

#僅顯示頻率在4000以下的頻譜

while freq[d]>4000:

d-=10

pylab.plot(freq[:d-1],abs(c[:d-1]),"r")

pylab.show()