待看：
Python音频处理
Python pydub音频处理

1. 常用的工具和库

概述

wave 是Python的标准模块，Python 处理音频数据等常见模块有两个：

• librosa：擅长音频信号处理，内部用 numpy 存储数据，读写文件依赖 soundfile 模块（不支持mp3）
• pydub ：底层基于 ffmpeg 读写文件，代码简洁，支持切割、格式转换、音量、ID3等常用功能，门槛低。（ffmpeg 是一个极其强大的开源视频处理软件）

使用建议：日常用 pydub 足够应付，更强大的信号处理则需要 librosa，但有一定数学门槛，需要了解信号处理原理，掌握傅立叶变换等基本算法。

wave

wave 是Python的标准模块，Python 音频处理：wave 记录了它的一些简单介绍和源码

pydub

Pydub lets you do stuff to audio in a way that isn’t stupid

pydub 可以让我们处理音频文件，但是Pydub只支持原生的wav格式的文件处理。所以如果你想处理其他格式的音频，或者说你想处理媒体文件中的音频那你需要在你本地安装FFmpeg支持。

其官方文档中记录了很多简单实用的代码样例：API Documentation

pydub 中的 AudioSegment() 是不可改变对象，其中包含了丰富的操作对象，比如音量的增减、音频的合并、读取音频时长、截取音频等操作。注意处理多个音频时，首先确保它们有相同的 通道数、帧率、采样率、比特深等。

下面简单记录了基本所有的用法：

• AudioSegment(…).from_file()，打开音频并返回一个AudioSegment 实例
• AudioSegment(…).export()，将 AudioSegment 写入一个文件。
• AudioSegment.empty()，创建一个空的（时长为0）的 AudioSegment。
• AudioSegment.silent()，创建一个静音音频片段
• AudioSegment.from_mono_audiosegments()，融合多个单通道的音频，注意每个单通道音频需要有相同的长度，直到帧计时开始。
• AudioSegment(…).dBFS，返回以dBFS (db relative to the maximum possible loudness)为度量的声音响度。
• AudioSegment(…).rms，返回以 rms 为度量的响度
• AudioSegment(…).channels
• AudioSegment(…).sample_width
• AudioSegment(…).frame_rate
• AudioSegment(…).frame_width
• AudioSegment(…).max，返回音频中的最大振幅
• AudioSegment(…).max_dBFS，以 dBFS 返回音频中的最大振幅
• AudioSegment(…).duration_seconds，返回音频时长，单位是 ms（milliseconds）
• AudioSegment(…).raw_data，返回原始音频
• AudioSegment(…).frame_count()，返回帧数
• AudioSegment(…).append()，合并音频，比如 combined = sound1.append(sound2)，默认crossfade=100ms
• AudioSegment(…).overlay()，用一个音频覆盖在其上，但是多余部分会被切除。（有待深究）
• AudioSegment(…).apply_gain(gain)，改变 amplitude (generally, loudness) ，其中，Gain的单位是 dB。
• AudioSegment(…).fade()，一个更通用（更灵活）的淡化（fade）方法，可以设置参数，比如起止点或者起点和持续时长。
• AudioSegment(…).fade_out()，淡出
• AudioSegment(…).fade_in()，淡入
• AudioSegment(…).reverse()，生成一个反向播放的拷贝版本
• AudioSegment(…).set_frame_rate()，设置指定的帧率，单位是Hz
• AudioSegment(…).set_channels()
• AudioSegment(…).split_to_mono()，切分声道
• AudioSegment(…).apply_gain_stereo()，在立体声的左右声道添加增益（gain）
• AudioSegment(…).pan()，设置 pan 参数，比如-1.0 (100% left) and +1.0 (100% right)
• AudioSegment(…).get_array_of_samples()，返回原始音频数据作为（数值）样本的数组
• AudioSegment(…).get_dc_offset()，返回-1.0到1.0之间的值，表示通道的直流偏移量。
• AudioSegment(…).remove_dc_offset()，从通道中移除直流偏移
• AudioSegment(…).invert_phase()，复制此音频段并反转信号的相位。

还有一些文档还未加入：

下面也记录了其它人总结的一些用法，可供参考。

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author  : FELIX
# @Date    : 2018/5/18 15:13

from pydub import AudioSegment

sound=AudioSegment.from_file("aaa.mp3","mp3")
sound2=AudioSegment.from_file('bbb.mp3','mp3')
# 把一个多声道音频分解成两个单声道
# index[0]为左声道
# index[1]为右声道
# sounds=sound.split_to_mono()
# print(sounds)


# 将两个单声道合并成多声道
# stereo_sound = AudioSegment.from_mono_audiosegments(sounds[0], sounds[1])



# # 取得音频的分贝数
# loudness = sound.dBFS
# print(loudness)
# # 获取音频音量大小，该值通常用来计算分贝数（dB= 20×lgX）
# loudness = sound.rms
# print(loudness)
# # 取得音频的声道数
# channel_count = sound.channels
# print(channel_count)
# # 取得音频文件采样宽度
# bytes_per_sample = sound.sample_width
# print(bytes_per_sample)
#
# # 取得音频文件采样频率
# frames_per_second = sound.frame_rate
# print(frames_per_second)
# #取得音频文件帧宽度
# bytes_per_frame = sound.frame_width
# print(bytes_per_frame)
#
# #取得音频中的最大振幅
# normalized_sound = sound.apply_gain(-sound.max_dBFS)
# print(normalized_sound)
# #取得音频的持续时间，同 len()
# print(sound.duration_seconds)
# print((len(sound) / 1000.0))
# #取得音频数据
# raw_audio_data = sound.raw_data
# # print(raw_audio_data)
# #取得音频的frame数量
# number_of_frames_in_sound = sound.frame_count()
# number_of_frames_in_200ms_of_sound = sound.frame_count(ms=200)
# print(number_of_frames_in_sound)
# print(number_of_frames_in_200ms_of_sound)

# 拼接sound1与sound2，返回一个新的AudioSegment实例
# cossfade：交叉渐变间隔 ms
# no_crossfade1 = sound.append(sound2, crossfade=5000)
# print(no_crossfade1)
# no_crossfade1.export(r'cc.wav',format='wav') # 输出

# 把sound2覆盖在sound1上，两个音频文件会叠加，如果sound2较长，则会被截断。
# 参数：
# position：覆盖起始位置（毫秒）
# loop：是否循环覆盖（true/false）
# times：重复覆盖次数（默认1）
# gain_during_overlay：调整被覆盖音频的音量（eg，-6.0）
# played_togther = sound.overlay(sound2)
# # sound2_starts_after_delay = sound.overlay(sound2, position=5000)
# # volume_of_sound1_reduced_during_overlay = sound.overlay(sound2, gain_during_overlay=-8)
# # sound2_repeats_until_sound1_ends = sound.overlay(sound2, loop=True)
# # sound2_plays_twice = sound.overlay(sound2, times=2)
# played_togther.export(r'dd.wav',format='wav') # 输出



#调整音量大小
# louder_via_method = sound.apply_gain(+3.5) # 提高
# quieter_via_method = sound.apply_gain(-5.7) # 减小


#淡出
# 参数：
# to_gain：淡出结束时音频音量下降到的分贝数
# from_gain：设置淡出前的所有音频分贝数
# start：淡出的起始位置
# end：淡出的结束位置
# duration：淡出持续时间
# fade_in_the_hard_way = sound.fade(from_gain=-120.0, start=0, duration=5000)
# fade_out_the_hard_way = sound.fade(to_gain=-120.0, end=0, duration=5000)

# 反向输出
# sound.reverse().export(r'ee.wav',format='wav') # 输出

# 调整多声道音频的左右声道音量
# 如果单声道音频调用此方法，它将先被转换为多声道
# stereo_balance_adjusted = sound.apply_gain_stereo(-6, +2)
#
# #左右声道平衡，按百分比增大一边，减小另一边
# # pan the sound 15% to the right
# panned_right = sound.pan(+0.15)
# # pan the sound 50% to the left
# panned_left = sound.pan(-0.50)
#
#
# # 基于DSP的渲染
# # 产生一个反向信号的副本，来消除反相位波，或者降低噪音
# sound.invert_phase()

librosa

ffmpeg

• Mac 在Python脚本中使用 ffmpeg

pyaudio （还有这个，先挖个坑）

2. 其它常见的处理汇总

• 使用Python合并多个wav音频
• 语音活性检测：去除非静音
• Python音频处理：创建一个正弦波并保存为wav文件

参考：点击