read#
- scipy.io.wavfile.read(filename, mmap=False)[source]#
開啟 WAV 檔案。
回傳取樣率 (samples/sec) 以及來自 LPCM WAV 檔案的資料。
- 參數:
- filename字串或開啟的檔案控制代碼
輸入 WAV 檔案。
- mmapbool，選用
是否將資料讀取為記憶體映射 (預設值：False)。與某些位元深度不相容；請參閱「注意事項」。僅適用於真實檔案。
在版本 0.12.0 中新增。
- 回傳值:
- rateint
WAV 檔案的取樣率。
- datanumpy 陣列
從 WAV 檔案讀取的資料。資料類型由檔案決定；請參閱「注意事項」。對於單聲道 WAV，資料為 1 維，否則為形狀 (Nsamples, Nchannels) 的 2 維。如果傳遞了沒有類似 C 檔案描述符的類檔案輸入 (例如，
io.BytesIO)，則這將不可寫入。
注意事項
常見資料類型： [1]
WAV 格式
最小值
最大值
NumPy dtype
32 位元浮點數
-1.0
+1.0
float32
32 位元整數 PCM
-2147483648
+2147483647
int32
24 位元整數 PCM
-2147483648
+2147483392
int32
16 位元整數 PCM
-32768
+32767
int16
8 位元整數 PCM
0
255
uint8
WAV 檔案可以指定任意位元深度，此函式支援讀取從 1 到 64 位元的任何整數 PCM 深度。資料以最小相容的 numpy int 類型傳回，格式為左對齊。8 位元和更低位元為無號數，而 9 位元和更高位元為有號數。
例如，24 位元資料將儲存為 int32，其中 24 位元資料的 MSB 儲存在 int32 的 MSB 中，且通常最低有效位元組為 0x00。（但是，如果檔案實際上包含超過其指定位元深度的資料，這些位元也將被讀取和輸出。[2]）
此位元對齊和符號與 WAV 的原生內部格式相符，這允許記憶體映射每個樣本使用 1、2、4 或 8 個位元組的 WAV 檔案（因此 24 位元檔案無法進行記憶體映射，但 32 位元檔案可以）。
支援 32 位元或 64 位元格式的 IEEE 浮點 PCM，無論是否使用 mmap。超出 [-1, +1] 的值不會被裁剪。
不支援非線性 PCM（mu-law、A-law）。
參考文獻
[1]IBM Corporation 和 Microsoft Corporation，“Multimedia Programming Interface and Data Specifications 1.0”，章節 “Data Format of the Samples”，1991 年 8 月 http://www.tactilemedia.com/info/MCI_Control_Info.html
[2]Adobe Systems Incorporated，“Adobe Audition 3 User Guide”，章節 “Audio file formats: 24-bit Packed Int (type 1, 20-bit)”，2007 年
範例
>>> from os.path import dirname, join as pjoin >>> from scipy.io import wavfile >>> import scipy.io
從 tests/data 目錄取得範例 .wav 檔的檔名。
>>> data_dir = pjoin(dirname(scipy.io.__file__), 'tests', 'data') >>> wav_fname = pjoin(data_dir, 'test-44100Hz-2ch-32bit-float-be.wav')
載入 .wav 檔案內容。
>>> samplerate, data = wavfile.read(wav_fname) >>> print(f"number of channels = {data.shape[1]}") number of channels = 2 >>> length = data.shape[0] / samplerate >>> print(f"length = {length}s") length = 0.01s
繪製波形圖。
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np >>> time = np.linspace(0., length, data.shape[0]) >>> plt.plot(time, data[:, 0], label="Left channel") >>> plt.plot(time, data[:, 1], label="Right channel") >>> plt.legend() >>> plt.xlabel("Time [s]") >>> plt.ylabel("Amplitude") >>> plt.show()
