Python は、単純なスクリプトから複雑なアプリケーションやサーバーまで、あらゆるものに使用できる強力なプログラミング言語です。 PyAudio は、オーディオ データの録音、再生、処理に使用できる Python の一般的なオーディオ処理ライブラリです。
この記事では、PyAudio を使用してオーディオ データを処理する Python サーバーを開発する方法を説明します。 PyAudio の基本概念と API、および PyAudio を使用してオーディオ データを処理する方法を紹介します。また、Python サーバー フレームワークで PyAudio を使用する方法も説明します。
基礎知識
PyAudio を使い始める前に、いくつかの基礎知識を理解する必要があります。
オーディオ サンプリング レート
オーディオ サンプリング レートは、1 秒間にサウンドがサンプリングされる回数を指します。サンプルレートが高いほど、オーディオ品質は向上します。一般的なオーディオ サンプリング レートは 44.1kHz と 48kHz です。
オーディオ ビット深度
オーディオ ビット深度は、各サンプルが保存される精度を指します。ビット深度が高いほど、オーディオ品質は向上します。一般的なビット深度は 16 ビットと 24 ビットです。
音声チャンネル数
音声チャンネル数とは、音声信号を記録するチャンネルの数を指します。シングル チャネル (モノラル) オーディオには 1 つのチャネルしかなく、2 チャネル (ステレオ) オーディオには 2 つのチャネルがあり、マルチ チャネル オーディオには 3 つ以上のチャネルがあります。
PyAudio API
PyAudio の API は、オーディオ データの録音、再生、処理に使用できる関数と定数のセットを定義します。以下にいくつかの重要な関数と定数を示します。
pyaudio.PyAudio()
これは、PyAudio インスタンスの作成に使用されるコンストラクターです。このインスタンスを使用して、他の PyAudio 関数にアクセスできます。
pyaudio.paInt16
これは、16 ビットのオーディオ データ型を表す定数です。他の定数を使用して、さまざまなオーディオ データ タイプを指定できます。
pyaudio.paFloat32
これは、32 ビット浮動小数点オーディオ データ型を表す定数です。このデータ型はオーディオ信号処理で一般的に使用されます。
PyAudio.open()
この関数は、オーディオ ストリームを開くために使用されます。 PyAudio ストリーム オブジェクトを返します。
stream.read()
この関数は、オーディオ ストリームからデータを読み取るために使用されます。
stream.write()
この関数は、オーディオ ストリームにデータを書き込むために使用されます。
例
以下は、PyAudio を使用してオーディオを録音し、ファイルに保存する単純な Python プログラムです:
import pyaudio import wave chunk = 1024 FORMAT = pyaudio.paInt16 CHANNELS = 2 RATE = 44100 RECORD_SECONDS = 5 WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav" p = pyaudio.PyAudio() stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=chunk) print("* recording") frames = [] for i in range(0, int(RATE / chunk * RECORD_SECONDS)): data = stream.read(chunk) frames.append(data) print("* done recording") stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb') wf.setnchannels(CHANNELS) wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT)) wf.setframerate(RATE) wf.writeframes(b''.join(frames)) wf.close()
上記のコードは、PyAudio を使用してオーディオ ストリームを開きますデータを読み込んだストリームから保存します。また、wave ライブラリを使用して WAV ファイルを作成し、読み取ったデータをファイルに書き込みます。
結論
この記事では、音声処理に PyAudio を使用する方法を紹介しました。 PyAudio の基本概念と API を学び、オーディオ データを処理する Python サーバーを作成する方法を実演しました。これで、PyAudio を使用してオーディオ処理機能を備えた Python アプリケーションとサーバーを開発する方法を理解できたはずです。
以上がPython サーバー プログラミング: PyAudio によるオーディオ処理の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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