(Python) 在Python中对WAV音频文件进行分割与拼接

在本文中，我们将介绍如何使用Python来处理音频文件，主要集中在wav文件的分割和拼接方面。

1. 分割WAV文件

对于音频处理来说，分割文件是一项基本任务。在Python中，我们可以使用wave模块来读取.wav文件，并使用SciPy中的signal模块来进行分割。

1.1. 读取WAV文件

使用wave.open()函数打开.wav文件，我们可以得到文件的基本信息，如声道数、采样率等。

import wave

wf = wave.open("audio.wav", "rb")

# 获取音频文件基本信息
nchannels = wf.getnchannels()  # 声道数
sampwidth = wf.getsampwidth()  # 采样位宽
framerate = wf.getframerate()  # 采样率
nframes = wf.getnframes()      # 采样点数

1.2. 分割WAV文件

我们可以通过设置起始和结束帧数，来实现wav文件的分割。下面的代码是将一个10s的音频文件按照2s的长度分割为5个文件。

import wave
import numpy as np
from scipy import signal

wf = wave.open("audio.wav", "rb")
nchannels = wf.getnchannels()
sampwidth = wf.getsampwidth()
framerate = wf.getframerate()
nframes = wf.getnframes()

duration = nframes / framerate
print("音频文件时长：%.2fs" % duration)

# 设置分割的长度为2s
length = 2 * framerate
start = 0

for i in range(5):
    # 截取片段
    wf.setpos(start)
    data = wf.readframes(length)

    # 保存为新文件
    new_wf = wave.open("segment_%d.wav" % i, "wb")
    new_wf.setnchannels(nchannels)
    new_wf.setsampwidth(sampwidth)
    new_wf.setframerate(framerate)
    new_wf.writeframes(data)
    new_wf.close()
    
    # 更新起始位置
    start += length

2. 拼接WAV文件

除了分割文件，我们还需要拼接文件的功能。在Python中，我们同样可以使用wave模块来进行wav文件的读取，并使用numpy中的concatenate函数来进行拼接。

2.1. 读取多个WAV文件

使用wave.open()函数打开多个.wav文件，我们可以将它们读入内存中，然后使用numpy中的concatenate函数来进行拼接。下面的代码将5个2s的音频文件拼接为一个10s的文件。

import wave
import numpy as np

# 读取多个.wav文件
wfiles = []
for i in range(5):
    wfiles.append(wave.open("segment_%d.wav" % i, "rb"))

# 获取音频文件基本信息
nchannels = wfiles[0].getnchannels()
sampwidth = wfiles[0].getsampwidth()
framerate = wfiles[0].getframerate()

# 拼接为一个文件
data = np.array([])
for wf in wfiles:
    frames = wf.readframes(wf.getnframes())
    frames = np.frombuffer(frames, dtype=np.int16)
    data = np.append(data, frames)

# 保存为新文件
wf = wave.open("output.wav", "wb")
wf.setnchannels(nchannels)
wf.setsampwidth(sampwidth)
wf.setframerate(framerate)
wf.writeframes(data.tobytes())
wf.close()

总结:

通过wave模块和SciPy中的signal模块，我们可以轻松地对.wav文件进行分割和拼接。这将为音频处理和音频数据分析提供一定的便利。