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Python 是一种简单易懂的编程语言，非常适合音频处理任务。 Python 的内置库和易于使用的语法使快速开发音频处理应用程序变得容易。

Python 的一大特色是它可以用于实时音频处理。 这意味着您可以获取音频信号，对其进行处理，然后立即听到结果。

它非常适合现场音乐处理等应用程序，您可以在其中实时调整声音。

Python 还有几个强大的音频处理库，例如流行的 PyAudio 库。 它使使用 Python 开发复杂的音频应用程序变得容易。

因此，如果您正在寻找一种功能强大且易于使用的音频处理语言，Python 是一个完美的选择。

Python 中的实时音频处理

实时音频处理 python 实时处理和提取音频信号中的信息。 这可以使用各种编程语言来完成。

尽管如此，由于其易用性和强大的库，Python 仍然是最流行的实时音频处理语言之一。 Python 在实时音频处理方面有很多应用，例如语音识别、音频效果和声音分类。

Python 使开发这些应用程序变得相对容易，因为许多库可用于信号处理和机器学习。 在 Python 中执行实时音频处理之前，有必要将信号转换为数字形式。

这可以使用音频接口来完成，该接口将模拟信号转换为数字信号。 因此，一旦信号是数字的，就可以使用各种编程技术对其进行操作。

在 Python 中创建实时音频处理

有几种方法可以在 Python 中创建实时音频处理。 常见的方法是使用带有 python 安装的内置音频处理库。

Python 最流行的实时音频处理技术之一是使用 FFT（快速傅里叶变换）算法。 该算法可以从信号中提取信息，例如频率分量。

FFT 算法速度非常快，非常适合实时应用。

另一种流行的技术是梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 算法。 该算法通常用于语音识别，因为它可以提取有关人声的信息。

MFCCs 算法也是高速的，这使得它适合实时应用。 许多其他算法可用于 Python 中的实时音频处理，例如线性预测编码 (LPC) 算法。

然而，FFT 和 MFCC 算法是最常用的。

然而，这些库并不总是适合实时音频处理。 因此也可以使用其他专为实时音频处理而设计的库。

Python 最常用的实时音频处理库是 PyAudio，它提供了一个直接访问声卡和实时处理音频的接口。

PyAudio 适用于 Windows、Linux 和 OS X。它可以使用 pip 包管理器进行安装。

但是在使用 PyAudio 之前，不要忘记使用 pip 命令将它安装在本地机器上。

$ pip install pyaudio

示例代码：

import pyaudio
import numpy as np

CHUNK = 2**5
RATE = 44100
LEN = 10

p = pyaudio.PyAudio()

stream = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK)
player = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=RATE, output=True, frames_per_buffer=CHUNK)

for i in range(int(LEN*RATE/CHUNK)): #go for a LEN seconds
    data = np.fromstring(stream.read(CHUNK),dtype=np.int16)
    player.write(data,CHUNK)

stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()

上面的代码示例将产生几秒钟的粗糙声音。

总结

这篇文章的结论是，你可以创建实时音频处理 python。 本文还让您了解用于创建实时音频处理的算法。

您还可以阅读有关快速傅立叶变换 (FFT) 算法的信息。 这是计算信号的离散傅立叶变换 (DFT) 的有效方法。

另一方面，梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 算法是一种实时音频处理技术，用于从音频信号中提取特征。

您还可以获得通过 PyAudio 创建音频处理的代码。