read#
- scipy.io.wavfile.read(filename, mmap=False)[source]#
打开 WAV 文件。
从 LPCM WAV 文件中返回采样率（以样本/秒为单位）和数据。
- 参数:
- filename字符串或打开的文件句柄
输入 WAV 文件。
- mmap布尔值，可选
是否将数据读取为内存映射（默认：False）。与某些比特深度不兼容；参见注释。仅用于真实文件。
在版本 0.12.0 中添加。
- 返回值:
- rate整数
WAV 文件的采样率。
- dataNumPy 数组
从 WAV 文件中读取的数据。数据类型由文件确定；参见注释。对于单声道 WAV，数据为 1 维；否则为 2 维，形状为 (Nsamples, Nchannels)。如果传递的是没有 C 类文件描述符的文件类输入（例如，
io.BytesIO），则此输入将不可写。
注释
常见数据类型：[1]
WAV 格式
最小值
最大值
NumPy 数据类型
32 位浮点数
-1.0
+1.0
float32
32 位整数 PCM
-2147483648
+2147483647
int32
24 位整数 PCM
-2147483648
+2147483392
int32
16 位整数 PCM
-32768
+32767
int16
8 位整数 PCM
0
255
uint8
WAV 文件可以指定任意比特深度，此函数支持读取从 1 到 64 位的任何整数 PCM 深度。数据以最小的兼容 NumPy 整数类型存储，采用左对齐格式。8 位及以下为无符号，9 位及以上为有符号。
例如，24 位数据将存储为 int32，其中 24 位数据的 MSB 存储在 int32 的 MSB 处，通常最低有效字节为 0x00。（但是，如果文件实际上包含超出其指定比特深度的数据，则这些位也会被读取并输出。 [2])
此位对齐和符号与 WAV 的本地内部格式匹配，这允许对使用每样本 1、2、4 或 8 字节的 WAV 文件进行内存映射（因此 24 位文件不能进行内存映射，但 32 位文件可以）。
支持 32 位或 64 位格式的 IEEE 浮点 PCM，无论是否使用 mmap。超过 [-1, +1] 的值不会被裁剪。
不支持非线性 PCM（mu 法则、A 法则）。
参考文献
[1]IBM Corporation 和 Microsoft Corporation，"Multimedia Programming Interface and Data Specifications 1.0"，第“Data Format of the Samples”节，1991 年 8 月 http://www.tactilemedia.com/info/MCI_Control_Info.html
[2]Adobe Systems Incorporated，“Adobe Audition 3 User Guide”，第“Audio file formats: 24-bit Packed Int (type 1, 20-bit)”节，2007 年
示例
>>> from os.path import dirname, join as pjoin >>> from scipy.io import wavfile >>> import scipy.io
从 tests/data 目录获取示例 .wav 文件的文件名。
>>> data_dir = pjoin(dirname(scipy.io.__file__), 'tests', 'data') >>> wav_fname = pjoin(data_dir, 'test-44100Hz-2ch-32bit-float-be.wav')
加载 .wav 文件内容。
>>> samplerate, data = wavfile.read(wav_fname) >>> print(f"number of channels = {data.shape[1]}") number of channels = 2 >>> length = data.shape[0] / samplerate >>> print(f"length = {length}s") length = 0.01s
绘制波形图。
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np >>> time = np.linspace(0., length, data.shape[0]) >>> plt.plot(time, data[:, 0], label="Left channel") >>> plt.plot(time, data[:, 1], label="Right channel") >>> plt.legend() >>> plt.xlabel("Time [s]") >>> plt.ylabel("Amplitude") >>> plt.show()
