Question

所以我目前正试图在没有加速的情况下推销wav-File。我正在使用Scipy和Numpy来获取Wave文件的原始数据，并尝试在原始数据中添加+2左右，我在创建新文件后收到的是一个完全混乱的Wave-File。

以下是我现在所得到的：

from scipy.io.wavfile import read as wavr
from scipy.io.wavfile import write as wavw
import numpy as np




rate, data = wavr('hit.wav')    

idk = data[:]

R = []
L = []

for thing in idk:
    old1 = thing[0]  + 2.0
    old2 = thing[1]  + 2.0
    R.append(old1)
    L.append(old2)
    print(len(L))
    print(len(R))

Right= np.array(R)
Left= np.array(L) 
help = np.column_stack((Right,Left))    

print(rate)


wavw("copied.wav",44100,help)

也许我目前的尝试在任何情况下都是假的，如果是这样，你们可以告诉我该怎么做以实现我的目标

Answer 1

亲爱的，你遇到了大麻烦（我已经去过那里）。

首先，我认为所有的wav文件都使用了不会超过某个阈值的浮点数，比如值介于-1和1之间。所以，当你添加＆＃34时，只需+ 2＆＃34 ;在你的文件中，你实际上是在使一切都饱和。

然后，你有一些关于音乐理论的错误。你可能知道声音是波浪。更准确地说，当你录制440Hz音符（音乐家用来调音乐器的A4音符）时，你得到的是正弦波（like this one）每秒振荡440次。更重要的是，它可以以0为中心，但声音不会有任何不同（这意味着在波浪中增加或删除一个常数是没有意义的;你唯一能做的就是让它饱和信号）。

因此，要更改声音的音高，您必须修改其频率：每秒振荡的次数。在音乐中，这被称为vocoder。它背后的理论已经很硬了;它来自一个名为信号处理的科学领域。更准确地说，（相位）声码器使用：

傅立叶变换（this tutorial似乎很酷，否则Wikipedia，但它是以数学为导向的）。给定声音样本，傅立叶变换给出它包含的频率（一点点A4，很多C3等）。（更确切地说，您需要针对此特定问题进行短时傅里叶变换）;
用于在文件块上进行傅立叶变换的overlap-add algorithm修改每个块上的音高，并将所有块重新粘贴在一起。这是我完全失败的地方（我一直在尝试编码声码器两次）。

我可以继续玩下去，但我想你明白了这一点：任何接触声音频率的东西（比如音调）都充满了沉重的数学。信号处理是一个非常有趣的领域，但很难深入研究它。如果你有足够的数学技能，你可以在网上查看一些课程Stanford's。如果您只是想使用音乐和代码，请使用现有工具，而不是原始数据（我想到Processing或existing python libraries）。

如果你想用wav文件做一些简单的练习，尝试修改音量或速度（但要注意它会修改音高）。对于卷，您必须乘以（不添加）常量到文件的每个样本。对于速度，您可以从两个中删除一个样本以使音频速度提高两倍，或者增加波阵列的大小，并找到一个很好的解决方案，在每个现有样本之间放置相关样本（零？前一个样本？尝试出来的东西！）。

祝你好运！

我如何使用Python调整wav文件

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