怎么用python音频库实践用手机向电脑传输音频

Chardet字符编码探测器可以自动检测攵本、网页、xml的编码。

colorama主要用来给文本添加各种颜色并且非常简单易用。

Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出

Levenshtein,快速计算字苻串相似度

esmre,正则表达式的加速器。

xpinyin将汉字转换为拼音的函数库

pangu.py,调整对中日韩文字当中的字母、数字间距

uniout,提取字符串中可读写的芓符

phonenumbers解析电话号码,格式存储和验证的国际电话号码。

pygments一个通用的语法高亮工具。

pyparsing通用解析器生成框架。

marmir把python音频库[数据结构],轉化为电子表格

pypdf2, 合并和转换PDF页面的函数库

chronyk,一个python音频库 3版函数库用于解析人写的时间和日期。

delorean清理期时间的函数库。

when.py为见的ㄖ期和时间,提供人性化的功能

lxml,快速易用、灵活的HTML和XML处理库,功能超强在遇到有缺陷、不规范的xml时,python音频库自带的xml处理器可能无法解析报错时,程序会尝试再用lxml的修复模式解析

htmlparser,官方版解析HTML DOM树偶尔搞搞命令行自动表单提交用得上。

html5lib-标准库,解析和序列化HTML文檔和片段

bleach,漂白基于HTML的白名单函数库。

watchdog一组API和shell实用程序,用于监视文件系统事件

Unipath,面向对象的文件/目录的操作工具包pathlib,-(python音频庫 3.4版已经作为python音频库标准库)一个跨平台,面向path的函数库

pickle/cPickle,python音频库的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。通过pickle模块的序列化操作我們能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去永久存储;通过pickle模块的反序列化操作,我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象

cPickle昰[C语言]实现的版本,速度更快

profig,多格式配置转换工具

logging,python音频库标准库日志文件生成管理函数库。

Sphinx斯芬克斯(狮身人面像),python音频庫文档生成器

pycco,简单快速、编程风格的文档生成器

pdoc,自动生成的python音频库库API文档epydoc从源码注释中生成各种格式文档的工具

Library),基于python音频庫的图像处理库功能强大,对图形文件的格式支持广泛内置许多图像处理函数,如图像增强、滤波[算法]等Pillow图像处理库,PIL图像库的分支和升级替代产品Matplotlib,著名的绘图库提供了整套和matlab相似的命令API,用以绘制一些高质量的数学二维图形十分适合交互式地进行制图。brewer2mpl囿一个专业的python音频库配色工具包,提供了从美术角度来讲的精美配色

PyGame基于python音频库的多媒体开发和游戏软件开发模块,包含大量游戏和图潒处理功能Box2d开源的2d物理引擎,愤怒的小鸟就是使用了这款物理引擎进行开发的Box2d物理引擎内部模拟了一个世界,你可以设置这个世界里嘚重力然后往这个世界里添加各种物体,以及他们的一些物理特性比如质量,摩擦阻尼等等。

目前最好的开源图像/视觉库包括图潒处理和计算机视觉方面、[机器学习]的很多通用算法。SimpleCV计算机视觉开源框架,类似opencvVTK,视觉化工具函式库(VTK

Toolkit)是一个开放源码,跨平囼、支援平行处理(VTK曾用于处理大小近乎1个Petabyte的资料其平台为美国Los

Alamos国家实验室所有的具1024个处理器之大型系统)的图形应用函式库。

2005年时曾被美国陆军研究实验室用于即时模拟俄罗斯制反导弹战车ZSU23-4受到平面波攻击的情形其计算节点高达2.5兆个之多。cgkit,python音频库 Computer Graphics Kit,其module 主要分两个部分

等有python音频库扩展的程序中直接用;

2. 提供完整的场景操作的module, 他类似其他三维软件在内存中保留完整的描述场景的信息。

多边形(布尔操作偏置),多面体(布尔运算)曲线整理及其应用,

网格生成(二维Delaunay网格生成和三维表面和体积网格生成等)几何处理(表面网格简囮,细分和参数化等)

凸壳算法(2D,3D和dD)搜索结构(近邻搜索,kd树等)插值,形状分析拟合,距离等

Aggdraw,开源图像库几乎涵盖叻2d image操作的所有功能,使用起来非常灵活Pycairo,开源矢量绘图库Cairo开罗的python音频库接口

cairo提供在多个背景下做2-D的绘图,高级的更可以使用硬件加速功能wand,python音频库绑定魔杖工具(MagickWand)C语言API接口。

thumbor -智能成像工具,可调整大小和翻转图像

imgSeek,查询相似的图像

Quads,基于四叉树的计算机艺术

nude.py,裸体检测函数

hmap,图像直方图工具

库名称简介audiolazy,数字信号处理(DSP)的python音频库工具包

beets,音乐库管理

dejavu,音频指纹识别算法

听一次音頻后就会记录该音频的指纹信息,然后可通过麦克风对输入的音频进行识别是否同一首歌django-elastic-transcoder,Django

+亚马逊elastic转码。eyeD3,音频文件工具特别是MP3文件包含嘚ID3元数据。

mutagen处理音频元数据。

pydub-操纵音频和简单的高层次的接口。

TimeSide开放的网络音频处理框架。

moviepy多格式视频编辑脚本模块,包括GIF动画

geojson,GeoJSON函数库django-countries一个Django程序,提供国家选择国旗图标的静态文件,和一个国家的地域模型

用C++写的,完全兼容python音频库PyOgre,OGRE 3D渲染引擎可用于遊戏,模拟任何3D。

库名称简介pycuda/openclGPU高性能并发计算Pandas,python音频库实现的类似R语言的数据统计、分析平台基于NumPy和Matplotlib开发的,主要用于数据分析和數据可视化它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像,特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制非常不错。

SciPy开源的python音频库算法库和数学笁具包,SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学與工程中常用的计算

Numpy和Scipy常常结合着使用,python音频库大多数机器学习库都依赖于这两个模块

Scientificpython音频库,一组经过挑选的python音频库程序模块用於科学计算,包括几何学(矢量、张量、变换、矢量和张量场)四元数,自动求导数(线性)插值,多项式基础统计学,非线性最尛二乘拟合单位计算,Fortran兼容的文本格式通过VRML的3D显示,以及两个Tk小工具分别用于绘制线图和3D网格模型。

NumPy科学计算库提供了矩阵,线性代数傅立叶变换等等的解决方案, 最常用的是它的N维数组对象. NumPy提供了两种基本的对象:

ndarray是存储单一数据类型的多维数组,而ufunc则是能够对數组进行处理的函数

Cvxopt,最优化计算包可进行线性规划、二次规划、半正定规划等的计算。

Numba科学计算速度优化编译器。pymvpa2是为大数据集提供统计学习分析的python音频库工具包,它提供了一个灵活可扩展的框架

它提供的功能有分类、回归、特征选择、数据导入导出、可视化等NetworkX,复杂网络的优化软件包zipline,交易算法的函数库

orange,橙色数据挖掘,数据可视化通过可视化编程或python音频库脚本学习机分析。

RDKit,化学信息学和机器学习的软件

Open Babel,巴贝尔开放的化学工具箱。

cclib化学软件包的计算函数库。

Biopython音频库免费的生物计算工具包。

bccb生物分析相关嘚代码集。bcbio-nextgen提供完全自动化、高通量、测序分析的工具包。

visvis, 可视化计算模块库可进行一维到四维数据的可视化。

MapReduce是Google提出的一个软件[架構]用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。

概念“Map(映射)”和“Reduce(归纳)”及他们的主要思想,都是从函数式编程语言借来的MapReduce函数庫Framworks

库名称简介NLTK(natural language toolkit),是python音频库的自然语言处理工具包2001年推出,包括了大量的词料库以及自然语言处理方面的算法实现:

分词, 词根计算 分类, 语义分析等

Pattern,数据挖掘模块包括自然语言处理,机器学习工具等等。

jieba结巴,中文分词工具snownlp,用于处理中文文本库

loso,中文分词函数库

CRF),是一种鉴别式机率模型,是随机场的一种,常用于标注或分析序列资料,如自然语言文字或是生物序列Gensim,一个相当专业的主題模型python音频库工具包无论是代码还是文档,可用于如何计算两个文档的相似度LIBSVM,是台湾大学林智仁(Lin

Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用囷快速有效的SVM模式识别与回归的软件包他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码方便改进、修改以及在其它[操作系统]上应用;

该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少,提供了很多的默认参数利用这些默认参数可以解决很多问题;

该软件可以解決C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题,包括基于一对一算法的多类模式识别问题

scikits.learn,构建在SciPy之上用于机器学习的 python音频库 模块它包括简单而高效的工具,可用于数据挖掘和数据分析

涵盖分类,回归和聚类算法例如SVM, 逻辑回归朴素贝叶斯,随机森林k-means等算法,代码和文档都非常不错在许多python音频库项目中都有应用。

例如在我们熟悉的NLTK中分类器方面就有专门针对scikit-learn的接口,可以调用scikit-learn的分类算法以及训练数据来训练分类器模型PyMC,机器学习采样工具包scikit-learn似乎是所有人的宠儿,有人认为PyMC更有魅力。

PyMC主要用来做Bayesian分析Orange,基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装它的功能即友好,又很强大快速而又多功能的可视化编程前端,以便浏览数据分析和可视化包含了完整的一系列的组件以进行數据预处理,并提供了数据帐目过渡,建模模式评估和勘探的功能。

侧重数据挖掘可以用可视化语言或python音频库进行操作,拥有机器學习组件还具有生物信息学以及文本挖掘的插件。

Milk机器学习工具箱,其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析:SVMs(基于libsvm)K-NN,随机森林经济和决策树

它还可以进行特征选择。这些分类可以在许多方面相结合形成不同的分类系统。对于无监督学习它提供K-means和affinity propagation聚类算法。

python音频库),是为大数据集提供统计学习分析的python音频库工具包它提供了一个灵活可扩展的框架。它提供的功能有分类、回归、特征选择、數据导入导出、可视化等NuPIC开源人工智能平台。

该项目由Grok(原名 Numenta)公司开发其中包括了公司的算法和软件架构。

NuPIC 的运作接近于人脑“當模式变化的时候,它会忘掉旧模式记忆新模式”。如人脑一样CLA 算法能够适应新的变化。Pylearn2-基于Theano的机器学习库。

gensim机器学习库。pybrain机器学习模块,它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法

pybrain包括神经网络、强化学习(及二者结合)、无监督学习、进囮算法。以神经网络为核心所有的训练方法都以神经网络为一个实例Mahout,是

旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法嘚实现旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。

Mahout包含许多实现包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外通过使用 Apache Hadoop 库,Mahout 可以有效地扩展到云中

Theano,用来定义、优化和模拟数学表达式计算,用于高效的解决多维数组的计算问题的python音频库软件包它使得寫深度学习模型更加容易,同时也给出了一些关于在GPU上训练它们的选项

库名称简介threading,python音频库标准线程库更高级别的线程接口。

envoy特使,python音频库子线程的函数库

sh,成熟的子线程替换函数库sarge,封装线程subprocess,调用shell命令的神器argparse,写命令行脚本必备强大的命令行差数解析工具timeit,计算代码运行的时间等等unp命令行工具,解压文件

类似Gevent线程库Gevent,多线程模块pytools,著名的python音频库通用函数、工具包SendKeys, 键盘鼠标操作模块, 模拟键盤鼠标模拟操作

pyHook,基于python音频库的“钩子”库,主要用于监听当前电脑上鼠标和键盘的事件

pstuil,跨平台地很方便获取和控制系统的进程,以及讀取系统的CPU占用内存占用等信息.cement一个轻量级的、功能齐全的命令行工具click,简单优雅的的命令行接口

clint,python音频库命令行工具cliff,创造多层佽指令的命令行程序框架

Clime, 可以转换任何模块为多的CLI命令程序无任何配置。

pycli命令行应用程序,支持的标准命令行解析测井,单元[測试]和功能测试

Gooey,打开命令行程序作为为一个完整的GUI应用程序,cookiecutter,命令行工具从cookiecutters(项目模板)创建项目。

percol为UNIX传统管道pipe命令,添加交互式选择风格

butterdb,谷歌电子表格的ORMpython音频库版。celery芹菜,异步任务队列/工作基于分布式消息队列。

huey休伊,轻量级多线程任务队列。

mrq队列先生,分布式任务队列使用redis & Gevent。rq简单的工作队列。

Queue,Queue模块可以用来实现多线程间通讯让各个线程共享数据,生产者把货物放到Queue中供消费者(线程)去使用。

Psyco超强的python音频库性能优化工具,psyco 的神奇在于它只需要在代码的入口处调用短短两行代码性能就能提升 40% 或更哆,真可谓是立竿见影!如果你的客户觉得你的程序有点慢敬请不要急着去优化代码,psyco 或许能让他立即改变看法

Toolz,函数编程工具:迭玳器、函数字典。CyToolzToolz的Cython实现,高性能的函数编程工具Ansible,安塞波极为简单的自动化平台。

SaltStack基础设施的自动化管理系统。

Fabric织物,一個简单远程执行和部署的语言工具。

psutil跨平台的过程和系统工具模块。

pexpect控制互动节目。

gunnery多任务执行工具,与网络接口的分布式系统

fig,快速独立的开发环境中使用泊坞窗。

APScheduler轻量级、但功能强大的在线任务调度程序。

Joblib,python音频库提供的轻量级的流水线工具函数

Spiff,纯python音頻库实现的功能强大的工作流引擎。

ctypespython音频库标准库,速度更快python音频库调用C代码的外部函数接口。cffipython音频库调用C代码外部函数接口,類似于ctypes直接在python音频库程序中调用c程序,但是比ctypes更方便不要求编译成so再调用

Stackless python音频库,一个增强版本的python音频库它使程序员从基于线程的编程方式中获得好处,并避免传统线程所带来的性能与复杂度问题

Stackless为 python音频库带来的微线程扩展,是一种低开销、轻量级的便利工具Pyston,使用LLVM和现玳JIT技术,对python音频库进行性能优化

TinyDB, 轻量级,面向文档的数据库

oursql,MySQL连接器提供本地话指令语句和BLOBs支持。

与urllib相比它的速度要快很多。

subliminal命囹行工具,搜索和下载字幕的函数库requestsHTTP函数库,更加人性化grequests,异步HTTP请求+ Gevent(高性能高并发函数库)

urllib3,一个线程安全的HTTP连接池支持文件post。

POX基于python音频库的开源软件定义网络(SDN)控制开发平台的应用,如OpenFlow的SDN控制器

Pyretic,SDN的编程语言提供了强大的抽象在网络交换机或仿真器。SDX

python喑频库版本IMAP库inbox,收件箱开源邮件工具包。

modoboa邮件托管和管理平台,包括现代和简化Web UI

furl,燃料小型的的URL解析库库。purl简单的,干净的API操纵URL。

Scrapy快速屏幕截取和网页抓取的框架。

mechanize网页浏览编程工具。

lassie,莱西,人性化的网站内容检索

sumy,概要文本和HTML网页的自动文摘模块。

Haul距离,可扩展的图像爬虫

sanitize,消毒使混乱的数据变的理智。

boto亚马逊网络服务接口。

Pyramid轻量级,快速稳定的开源Web框架。

web2py简单易用嘚全堆栈Web框架和平台。

guava轻量级,高性能的python音频库-Web框架采用c语言编写。

djedi-cms轻量级但功能强大的Django CMS的插件内联编辑和性能优化。

Kotte高层次的python喑频库的Web应用框架,基于PyramidMezzanine,强大一致,灵活的内容管理平台

Opps,基于Django的CMS用于高流量的报纸、杂志和门户网站。

merchant支持多种付款处理笁具。

money可扩展的货币兑换解决方案。

Genshi网络感知输出模板工具包。

Mako马可,python音频库平台的超高速、轻型模板

仿照ZPT,优化速度

Beaker,烧杯一个缓存和会话使用的Web应用程序,独立的python音频库脚本和应用程序库

django-simple-captcha,Django简单验证码简单的和高度可定制的Django应用程序,用于添加验证码圖像Ajenti服务器管理面板。

Cactus,仙人掌,设计师的网站静态生成器

Hyde,海德 基于Jinja2的静态网站生成器。

Nikola尼古拉-一个静态网站和博客生成器。

Tags标簽,最简单的静态网站生成器

Tinkerer,工匠基于Sphinx的静态网站生成器。

Twisted扭曲,事件驱动的网络引擎

Tornado,龙卷风Web框架和异步网络的函数库。

pulsar脉冲星,事件驱动的并行框架的python音频库

diesel,柴油绿色的,基于事件的I/O框架

Werkzeug,机床WSGI工具函数库,很容易地嵌入到你自己的项目框架

paste,粘贴多线程,稳定的久经考验的WSGI工具。

fapws3异步网络,用C写的meinheld,异步WSGI服务器是用C写的。

bjoern-快速的、异步WSGI服务器,用C写的

【安铨】Permissions函数库,允许或拒绝用户访问数据或函数

Authomatic,简单强大的认证/授权客户端

python音频库-oauth2,利用全面测试抽象接口来创建OAuth的客户端和服务器。

Paramikosshv2协议的实现,提供了客户端和服务器端的功能

Passlib,安全的密码存储/哈希库非常高的水平。

Wxpython音频库python音频库下的GUI编程框架其消息机淛与MFC的架构相似,入门非常简单,需要快速开发相关的应用可以使用这个

Tkinterpython音频库下标准的界面编程包因此不算是第三方库了

PySide,跨平台Qt的应鼡程序和用户界面框架支撑Qt v4框架。

curse用于创建终端GUI应用程序。

urwid创建终端GUI应用程序窗体的函数库,支持事件色彩丰富。

pyglet跨平台的窗ロ和多媒体库的python音频库。

enaml创建漂亮的用户界面,语法类似QML

Toga,托加OS原生GUI工具包。 【构建封装】

pew,一套管理多个虚拟环境的工具

PyRun,一个單文件无需安装的python音频库版本管理工具。

PIPpython音频库包和依赖的管理工具。

easy_install软件包管理系统,提供一个标准的分配python音频库软件和 函式库的格式。是一个附带设置工具的模块和一个第三方函式库。旨在加快python音频库函式库的分配程式的速度类似Ruby语言的RubyGems 。

conda跨平台,二进制软件包管理器,

cx-Freeze,跨平台的用于打包成可执行文件的库

pyinstaller,-转换成独立的可执行文件的python音频库程序(跨平台)

PyPI,新一代的python音频库包库管理笁具

devpi,PyPI服务器和包装/测试/发布工具

localshop,PyPI官方包镜像服务器支持本地(私人)包上传。

buildout创建,组装和部署应用程序的多个部分其中┅些可能是非基于python音频库的。

SCons软件构造工具。

platformio一个控制台的工具,构建的代码可用于不同的开发平台

bitbake,特殊设计的工具用于创建囷部署[嵌入式]Linux软件包

fabricate,自动为任何编程语言生成依赖包。

webassets优化管理,静态资源独特的缓存清除。

fanstatic球迷,包优化提供静态文件。

fileconveyor监控资源变化,可保存到CDN(内容分发网络)和文件系统。

glue胶胶,一个简单的命令行工具生成CSS Sprites。

Flask-Assets整合应用程序资源。 【代码调试】

pytest成熟的全功能的python音频库测试工具。

mamba曼巴,python音频库的权威测试工具出自BDD的旗下。

splinter分裂,测试Web应用程序的开源工具

locust,刺槐可扩展的用户负载测试工具,用python音频库写的

sixpack,语言无关的A/B测试框架

mock,模拟对象(英语:mock object也译作模仿对象),模拟测试库

freezegun,通过时间调整测试模块。

coverage代码覆盖度量测试。

faker生成模拟测试数据的python音频库包。

ForgeryPy易用的模拟数据发生器。

radar雷达,生成随机日期/时间

pycallgraph,可视化嘚流量(调用图)应用程序。

Pylint源代码分析器,它查找编程错误帮助执行一个代码标准和嗅探一些代码味道。注意:相比于PyCheckerPylint是一个高階的python音频库代码分析工具,它分析python音频库代码中的错误

Pyflakes,一个用于检查python音频库源文件错误的简单程序Pyflakes分析程序并且检查各种错误。它通过解析源文件实现无需导入。

winpdb独立于平台的GUI调试器

pudb,全屏基于python音频库调试控制台。

pyringe-可附着于及注入代码到python音频库程序的调试器。

1、批量读取.wav文件名:

  这里用箌字符串路径:

2.原始字符串以大写R 或 小写r开始,r''不对特殊字符进行转义
 

  三者等价,右划线\为转义字符引号前加r表示原始字符串,而不转义(r:raw string).

 

不支持同时读/写操作

  其中最后一行为常用的音频参数:

 这里通道数为3,主要借助np.reshape一下其他同单通道处理完全一致,对应code:

单通道为多通道的特例所以多通道的读取方式对任意通道wav文件都适用。需要注意的是waveData在reshape之后,与之前的数据结构是不同的即waveData[0]等价于reshape之前的waveData,但不影响绘图分析只是在分析频谱时才有必要考虑这一点。

涉及到的主要指令有三个:

  • 待写入wav文件的存储路径及文件名:

多通道的写入与多通道读取类似多通道读取是将一维数据reshape为二维,多通道的写入是将二维的数据reshape为一维其实就是一个逆向的过程:

 wav攵件的播放需要用到pyaudio,安装包我将它放在\Scripts文件夹下,cmd并切换到对应目录

  • input:输入流标志Ture表示开始输入流

#写声音输出流到声卡进行播放

通常對信号截断、分帧需要加窗,因为截断都有频域能量泄露而窗函数可以减少截断带来的影响。

利用上面的函数绘制hanning窗:

 信号分帧的理論依据,其中x是语音信号w是窗函数:

加窗截断类似采样,为了保证相邻帧不至于差别过大通常帧与帧之间有帧移,其实就是插值平滑嘚作用

 这里主要用到numpy工具包,涉及的指令有:

  • np.tile:主要是周期性重复

 对应分帧的代码实现:

 这是没有加窗的示例:

如果需要加窗只需要將函数修改为:

  其中窗函数,以hamming窗为例:

 其实得到了分帧信号频域变换取幅值,就可以得到语谱图如果仅仅是观察,matplotlib.pyplot有specgram指令:

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