基于Python的音频处理流程及可视化
该思维导图描述了一个音频处理流程。流程从读取音频文件并播放原始音频开始，生成并绘制其时域图和频域图。随后，添加噪声并播放含噪音频，设计并应用带阻滤波器去除噪声，再次播放和绘制滤波后音频的时域图和频域图，过程中使用了快速傅立叶变换(FFT)进行频域分析。整个流程清晰地展现了音频信号处理的基本步骤。
源码
# 基于Python的音频处理流程及可视化
## 开始
### 准备环境
### 安装必要库
### 导入模块
## 读取音频文件
### 选择音频格式
### 使用librosa加载文件
### 存储音频数据
## 播放原始音频
### 使用IPython.display播放
## 生成时间序列
### 提取采样率与信号
### 时间数组生成
## 绘制原始音频时域图
### 使用Matplotlib绘制
### 设置坐标轴标签
### 添加标题
## 输入绘制原始音频频域图
### 计算傅里叶变换
### 频谱数据处理
### 绘制频域图
## 生成并添加噪声
### 噪声类型选择
### 噪声强度调整
### 添加噪声到信号
## 播放含噪音频
### 重新播放含噪信号
## 设计带阻滤波器
### 滤波器参数选择
### 使用SciPy创建滤波器
## 应用滤波器
### 使用lfilter函数应用滤波
### 储存过滤后的音频数据
## 播放滤波后音频
### 进行播放展示效果
## 绘制滤波后音频时域图
### 可视化滤波结果
### 设置颜色和样式
## 快速傅立叶变换（FFT）
### 输入信号傅里叶变换
### 频谱分析
## 滤波后音频
### 评估滤波效果
### 进行比较分析
## 绘制滤波后音频频域图
### 处理后频域图绘制
### 分析噪声移除效果
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