python编程实现分帧数据的ifft

主要功能

本文主要实现对我上一个博客python编程实现分帧数据的fft变换得到的fft变换的数据进行ifft变换，得到原始分帧数据。

分帧fft数据的ifft变换

原始分帧的语音数据进行fft变换得到fft数据，现在通过ifft变换，将fft变换的数据还原为原始语音分帧数据。

程序

通过调用ifft包实现。

#语音数据进行ifft(调包和不调包)
import numpy as np
import getopt
import sys
import wave
def main(argv):
    try:
         opts, args = getopt.getopt(argv, "-i:-o:h", ["input=", "output=","help"])
    except getopt.GetoptError:
        print('输入格式错误，输入为语音数据文件，输出为进行ifft变换之后的数据文件')
        print('命令行运行方式：python wavtxtifft.py -i fft_Englishframe1.txt -o ifft_Englishframe1.txt')
        sys.exit()

    # 处理 返回值options是以元组为元素的列表。
    for opt, arg in opts:
        if opt in ("-h", "--help"):
            print("对音频数据进行IFFT变换")
            print('命令行运行方式：')
            print('分帧数据ifft变换：python wavtxtifft.py -i fft_Englishframe1.txt -o ifft_Englishframe1.txt')
            sys.exit()
        elif opt in ("-i", "--input"):
            input = arg
        elif opt in ("-o", "--output"):
            output = arg

            
            fft_data = np.loadtxt(input, dtype=np.complex)  #输入数据格式为complex（复数格式）
            print('原始fft数据:\n',fft_data)
        
            ifft_data = np.fft.ifft(fft_data)
            '''
				逆向快速傅里叶变换(IFFT)的计算原理是将频域（注意频域是复数）数据进行取共轭复数（虚部取反），然后再进行FFT变换，这样便将频域信号转换到时域。
				因为FFT变换的结果是复数，所以从频域进行FFT变换过来的结果也是复数，而此时只需取复数的实部，便是原时域信号。

				先将要做Ifft的数据取共轭，然后fft，结果再除以N（N为数据长度），结果就是ifft的结果。不过和直接ifft算法相比有精度上的误差。
'''
            ifft_data = np.real(ifft_data)  # 取出实部（进行ifft变换后，虚部为0，取出实部即为进行fft变换前的原始分帧数据）
            ifft_data = np.round(ifft_data)  # 返回浮点数的四舍五入值。
            print('ifft变换后的数据:\n',ifft_data)
            length = len(ifft_data.T)#得到数据文件列数，（前提是数据不止一列，如果数据只有一列，则得到的是数据的个数）
            print('文件列数=',length)
            fft_len = len(ifft_data)#数据文件行数
            print('文件行数=',fft_len)
            file = open(output, 'w+')
            m = (ifft_data.T).ndim  # 判断数据是一维还是多维（对数据取转置，再判断维度，即判断输入数据列数为1列还是多列，1列和多列处理方法不一样）
            if m==1:  #如果数据为1列
                for i in range(fft_len):
                    s = str(ifft_data[i]).replace('[', ").replace('[',")
                    s = s.replace('(', '').replace(')', '') + ' '  # 去除小括号，每个数据加空格
                    s = s.replace("'", ").replace(',',") + '\n'  # 去除单引号，逗号，每行末尾追加换行符
                    s = float(s)
                    s = int(s)
                    s = str(s)
                    file.write(s)  # 数据存文件
                    file.write('\n')  # 每行读取完以后换行
                file.close()
            else:  #数据列数大于1列
                for i in range(fft_len):
                    for j in range(length):
                    #for j in range(4):
                        s = str(ifft_data[i,j]).replace('[', '').replace(']','')
                        s = s.replace('(', '').replace(')', '') + ' '  # 去除小括号，每个数据加空格
                        s = s.replace("'", '').replace(',','')
                        s = float(s)
                        s = int(s)
                        s = str(s)
                        file.write(s)    #数据存文件
                        file.write(' ')  #每个数据写入后，在数据后面加个空格
                    file.write('\n')  # 每行读取完以后换行
                file.close()


if __name__ == "__main__":
    # sys.argv[1:]为要处理的参数列表，sys.argv[0]为脚本名，所以用sys.argv[1:]过滤掉脚本名。
    main(sys.argv[1:])


#python wavtxtifft.py -i fft_Englishframe1.txt -o ifft_Englishframe1.txt

查看帮助文档

python wavtxtifft.py -h

结果：

对音频数据进行IFFT变换
命令行运行方式：
分帧数据ifft变换：python wavtxtifft.py -i fft_Englishframe1.txt -o ifft_Englishframe1.txt

运行

程序在pycharm上编辑，运行，采用命令行方式，即pycharm软件左下角有一个Terminal，点击即可在里面的命令行运行程序。

输入命令：

python wavtxtfft.py -i Englishframe1.txt -o fft_Englishframe1.txt

结果：

原始fft数据:
 [[-48. +0.j   6. +6.j  36. +0.j   6. -6.j]
 [-38. +0.j   8.+18.j  -2. +0.j   8.-18.j]
 [-42. +0.j  10. -4.j -34. +0.j  10. +4.j]
 ...
 [  0. +0.j -14.+18.j  -4. +0.j -14.-18.j]
 [ 76. +0.j -26.+18.j   0. +0.j -26.-18.j]
 [ 94. +0.j  -2.-28.j  38. +0.j  -2.+28.j]]
ifft变换后的数据:
 [[  0. -24.  -6. -18.]
 [ -6. -18. -14.   0.]
 [-14.   0. -24.  -4.]
 ...
 [ -8.  -8.   6.  10.]
 [  6.  10.  32.  28.]
 [ 32.  28.  34.   0.]]
文件列数= 4
文件行数= 265651

将进行ifft还原的原始分帧数据保存在txt文件中，保存文件结果：

原始语音分帧数据：

通过比较发现，ifft数据相比原始数据，结果正确。