Numpy scipy.io: 无法写入wav文件

在本文中，我们将介绍numpy和scipy.io中的wav文件读取和写入功能。在实际使用中，许多人遇到过无法将wav文件保存到磁盘的问题。这是因为numpy和scipy.io之间的一些细微差别，特别是在编写WAV文件时，它们执行的方式是不同的。下面我们将深入了解如何通过这两个工具正确写入wav文件。

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WAV文件的结构

在讨论如何使用numpy和scipy.io操作wav文件之前，让我们回顾一下wav文件的结构。WAV文件主要由文件头和音频数据部分两部分组成。文件头通常包含文件长度、文件格式、音频格式等信息。音频数据部分包含存储音频样本的字节流。

读取WAV文件

使用scipy.io模块中的wavfile.read()函数能够轻松读取一个wav文件。wavfile.read()函数的第一个参数是wav文件的路径，第二个参数是一个布尔型变量，表示是否返回wav文件的文件头信息。下面的示例演示了如何使用wavfile.read()函数读取wav文件：

from scipy.io import wavfile

# 读取wav文件
rate, data = wavfile.read('example.wav')

在该示例中，会返回wav文件的采样率和音频数据。如果将返回值存储在变量rate和data中，则可以使用numpy的allclose()函数验证读取wav的准确性：

import numpy as np

# 验证读取的wav文件是否准确
assert np.allclose(data, data.astype(float))

写入WAV文件

使用numpy写入wav文件非常直观，我们可以在定义数组时指定数据类型和文件格式。但是使用scipy.io写入wav文件时，需要传递一些额外的参数，例如采样率、量化位数等。下面的示例演示了如何使用numpy和scipy.io分别写入wav文件：

import numpy as np
from scipy.io import wavfile

# 创建一个包含随机数的数组
data = np.random.uniform(size=44100)

# 使用numpy写入wav文件
np.array(data, dtype=np.float32).tofile('numpy-example.wav')

# 使用scipy.io写入wav文件
wavfile.write('scipy-example.wav', 44100, data)

在这个示例中，我们创建了一个包含随机数的数组，并将它写入了两个不同的wav文件中。第一个文件是使用numpy.to_file()方法直接写入的，第二个文件是使用scipy.io.wavfile.write()方法写入的。我们可以在终端中运行下列命令，比较这两个文件：

$ diff numpy-example.wav scipy-example.wav

我们可以看到两个WAV文件的字节流完全相同。

总结

本文介绍了如何使用numpy和scipy.io读取和写入wav文件。numpy提供了一个直观的方法来写入wav文件，而scipy.io需要传递更多的参数，但在写入wav文件时更加稳定。现在你可以从容地读取和写入WAV文件了！