使用正确的图表理解数据（二）：理解频谱图上篇

7.3理解频谱图

频谱图是随时间变化的频谱表现，它显示了信号的频谱强度随时间的变化。频谱图是把声音或者其他信号的频谱以可视化的方式呈现出来。

它被用在很多科学领域中，从声音指纹如声音识别，到雷达工程学和地震学。通常，频谱图的布局如下：x轴表示时间，y轴表示频率，第三个维度是频率—时间对的幅值，通过颜色表示。因为这是三维的数据，因此我们也可以创建3D图表来表示，其中强度表示为z轴上的高度。3D图表的问题是人们不太容易理解以及进行比较，而且它比2D图表占用更多的空间。

7.3.1 准备工作

对于严谨的信号处理，我们将会研究更低级别的细节，进而能从中发现模式并自动识别一定的特征。但是对于本节数据可视化的内容，我们将借助一些著名的Python库来读取音频文件，对它进行采样，然后绘制出频谱图。

为了能读取WAV文件并把声音可视化出来，需要做一些准备工作。我们需要安装libsndfile1系统库来读/写音频文件。这可以通过你喜欢的包管理工具完成。对于Ubuntu，使用以下命令：$ sudo apt-get install libsndfilel-dev.安装dev包非常重要，它包含了头文件，从而通过pip可以创建scikits.audiolab模块。我们也可以安装libasound和ALSA（Advanced Linux Sound Architecture，高级Linux声音体系）头来避免编译时警告。这是可选的，因为我们不打算使用ALSA库提供的特性。

对于Ubuntu Linux，执行以下命令：$ sudo apt-get install libasound2-dev我们用pip安装用来读取WAV文件的scikits.audiolab：$ pip install scikits.audiolab永远记住要进入当前工程的虚拟环境，因为这样才不会弄脏你的系统库。

7.3.2 操作步骤

本节将使用预录制的声音文件test.wav，该文件可以在本书的文件代码库中找到，但你也可以自己生成一个样本文件。在这个例子中，我们顺序地执行下面的步骤。

（1）读取包含一个已经录制的声音样本的WAV文件。

（2）通过NFFT设置用于傅里叶变换的窗口长度。

（3）在采样时，使用noverlap设置重叠的数据点。

import os
from math import floor, log
from scikits.audiolab import Sndfile
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# Load the sound file in Sndfile instance
soundfile = Sndfile("test.wav")
# define start/stop seconds and compute start/stop frames
start_sec = 0
stop_sec = 5
start_frame = start_sec * soundfile.samplerate
stop_frame = stop_sec * soundfile.samplerate
# go to the start frame of the sound object
soundfile.seek(start_frame)
# read number of frames from start to stop
delta_frames = stop_frame - start_frame
sample = soundfile.read_frames(delta_frames)
map = 'CMRmap'
fig = plt.figure(figsize=(10, 6), )
ax = fig.add_subplot(111)
# define number of data points for FT
NFFT = 128
# define number of data points to overlap for each block
noverlap = 65
pxx, freq, t, cax = ax.specgram(sample, Fs=soundfile.samplerate,
NFFT=NFFT, noverlap=noverlap,
cmap=plt.get_cmap(map))
plt.colorbar(cax)
plt.xlabel("Times [sec]")
plt.ylabel("Frequency [Hz]")
plt.show()

代码生成的频谱图如图7-2所示。

NFFT定义了每一个块中用于计算离散傅里叶变换的数据点的数量。当NFFT的值为2的幂次方时计算效率最高。窗口可以重叠，重叠（也就是重复）的数据点数量通过参数noverlap指定。

原文网址：       https://www.epubit.com/book/detail/21642

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