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如何用 Python 实现一个 “系统声音” 的实时律动挂件

作者:北桥苏
  • 2024-01-08
    广东
  • 本文字数:2202 字

    阅读完需:约 7 分钟

前言

应该是三年前,我用 Esp8266 和 ws2812 实现了一个音乐律动灯带。就是电脑播放音乐时,灯带会随着系统内部音乐播放的频率而闪动不同色彩的灯珠。而当时用来监听系统声音的工具是一个博主提供的,除了实时采集声音外还通过 UDP 传递数据到 Esp8266 上。


而这次,我就自己用 Python 实现一下,不过不传数据,就采集后直接实时地在电脑上绘制波形动画,主要是用来作为 FL Studio 播放时的一个桌面小挂件。


环境

python3.8


pyaudio0.2.14


matplotlib


pyaudio 简介

pyaudio 是一个跨平台地音频 I/O 库,使用他可以在 Python 程序中进行播放,录音和生成 wav 文件等。需要注意的是,如果要使用 pyaudio 时,python 的版本最好在 3.7 以上,不然 pip 安装会报错。因为以下例子是获取系统内部声音,而 pyaudio 读取的音频流默认是麦克风,所以接下来介绍一下关于获取的设备列表信息。

代码获取设备列表

# pyaudio实例audio = pyaudio.PyAudio()# 获取设备总数device_count = audio.get_device_count()# 根据设备索引获取设备详细信息for i in range(p.get_device_count()):    devInfo = p.get_device_info_by_index(i)    print(devInfo)
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设备信息参数介绍

  • index: 设备的索引号,通常用于标识系统中的设备顺序。

  • structVersion: 结构版本号,用于表示这个数据结构的版本。

  • name: 设备的名称,这里是 “Microsoft 声音映射器 - Input”。

  • hostApi: 主 API 的标识符,通常用于表示该设备属于哪个 API 或系统。

  • maxInputChannels: 设备支持的最大输入通道数,这里是 2,表示设备支持 2 个输入通道。

  • maxOutputChannels: 设备支持的最大输出通道数,这里为 0,表示该设备没有输出通道。

  • defaultLowInputLatency: 默认的低输入延迟,以秒为单位,这里是 0.09 秒。

  • defaultLowOutputLatency: 默认的低输出延迟,这里是 0.09 秒。

  • defaultHighInputLatency: 默认的高输入延迟,这里是 0.18 秒。

  • defaultHighOutputLatency: 默认的高输出延迟,这里是 0.18 秒。

  • defaultSampleRate: 默认的采样率,这里是 44100.0 赫兹,这是 CD 质量的音频标准采样率。


开始操作

开启立体声混音权限

打开电脑设置 - 系统 - 声音 - 管理声音设备 - 立体声混响,点击启用。



设置设备索引号

打开立体声混音后,通过 pyaudio 获取设备列表,找到带有 “立体声混音” 的名称,和 hostApi 为 0 的,hostAPI = 0 表明是 MME 设备。然后拿到该设备索引号,打开音频流时指定该内录设备序号。


def findInternalRecordingDevice(p):    # 要找查的设备名称中的关键字    target = '立体声混音'    # 逐一查找声音设备    for i in range(p.get_device_count()):        devInfo = p.get_device_info_by_index(i)        print(devInfo)        if devInfo['name'].find(target) >= 0 and devInfo['hostApi'] == 0:            # print('已找到内录设备,序号是 ',i)            return i    print('无法找到内录设备!')    return -1
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全部代码

import pyaudioimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.animation import FuncAnimationimport wave
FORMAT = pyaudio.paInt16CHANNELS = 1 RATE = 44100 CHUNK = 4096 # CHUNK = 1024 WAVE_OUTPUT_FILENAME = 'audio_output.wav'
# 获取内录设备序号,在windows操作系统上测试通过,hostAPI = 0 表明是MME设备def findInternalRecordingDevice(p): # 要找查的设备名称中的关键字 target = '立体声混音' # 逐一查找声音设备 for i in range(p.get_device_count()): devInfo = p.get_device_info_by_index(i) print(devInfo) if devInfo['name'].find(target) >= 0 and devInfo['hostApi'] == 0: # print('已找到内录设备,序号是 ',i) return i print('无法找到内录设备!') return -1
# Initialize PyAudioaudio = pyaudio.PyAudio()
# 这里input_device_index的2就是系统内录设备索引stream = audio.open(input_device_index=2, format=FORMAT, channels=1, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK)
plt.ion()fig, ax = plt.subplots()x = np.arange(0, CHUNK)line, = ax.plot(x, np.zeros(CHUNK))ax.set_xlim(0, CHUNK)ax.set_ylim(-32768, 32767)
wave_output_file = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb')wave_output_file.setnchannels(CHANNELS)wave_output_file.setsampwidth(audio.get_sample_size(FORMAT))wave_output_file.setframerate(RATE)
def update_plot(data): print(data) line.set_ydata(data) fig.canvas.draw() fig.canvas.flush_events()
def display_audio_waveform(): while True: try: audio_data = np.frombuffer(stream.read(CHUNK), dtype=np.int16) # update_plot(audio_data*500) update_plot(audio_data) # wave_output_file.writeframes(audio_data) except KeyboardInterrupt: break
display_audio_waveform()
stream.stop_stream()stream.close()audio.terminate()
wave_output_file.close()print('Audio saved to', WAVE_OUTPUT_FILENAME)
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