Was ist eine WAV-Datei

Die WAV-Datei, auch Wave oder Wave-Datei genannt, ist ein Audio-Dateiformat, welche bis zu 4 GB groß sein kann. Während MP3-Dateien verlustbehaftet komprimiert sind, kann ein WAV.Kontainer unkomprimierte PCM-Rohdaten enthalten.

Der Name der WAV-Datei ist vom englischen Begriff „wave“ abgeleitet und bedeutet „Welle“. Sie können mit Python Audio Dateien im WAV-Format erstellen. Quelle: Pixabay

Python Audio Datei erhalten (3 Methoden)

Drei der praktischsten Methoden um aus einem Array eine WAV-Datei zu erstellen sind:

• Scipy ist für den wissenschaftlichen Gebrauch konzipiert. Die Bibliothek glänzt durch ihre Einfachheit und Genauigkeit.
• Das waveModul ist bereits in Python enthalten und benötigt keine zusätzlichen Bibliotheken.
• Soundfile ist ebenfalls schnell, einfach und vielseitig.

Python Audio — Sinus erstellen

Um eine WAV-Datei zu erhalten, benötigen Sie zunächst ein NumPy-Array. In diesem sind mehrdimensional Daten gespeichert. Die Daten in einem Array lassen sich als Graph darstellen oder als Audio abspielen. Ein Ton kann entstehen, wenn die Daten sich in gleichmäßigen Abständen wiederholen. Das nennt man Periodizität. Nicht-periodische Daten können auch als Audio abgespielt werden, klingen für das menschliche Ohr allerdings wie Rauschen.

import numpy as np 

samplerate = 44100

def signal(f=440, s=1, A=1, fileformat=np.int16):
    t = np.linspace(0, s, int(s*samplerate), endpoint=False) 
    amplitude = (np.iinfo(fileformat).max)*A
    sine = amplitude * np.sin(2*np.pi*f*t)
    return sine.astype(fileformat)

Dieser Quelltext definiert die Funktion signal(). Diese können Sie mit beliebigen Werten aufrufen. Die Funktion gibt ein Array mit den Werten eines Sinus zurück. Die wichtigsten Werte sind:

• f die Frequenz und somit Tonhöhe des Sinus.
• s die Länge des Sinus in Sekunden.
• A die Amplitude, sie beeinflusst wie die Lautstärke des Signals vom Computer gelesen wird. A=1 ist in diesem Fall der höchstmögliche Wert des Dateiformates und A=0 wäre Stille.
• fileformat die Art der Enkodierung beziehungsweise die Bit-Tiefe. Geben Sie hier np.int16 für 16-Bit PCM, np.int32 für 32-Bit PCM oder np.uint8 für unsignierte 8-Bit PCM Enkodierung an.

In einem eigenen Artikel erklären wir ausführlich, wie Sie in Python einen Sinus plotten und abspielen.

Python Audio — Datei erhalten mit SciSciPy

SciPy ist eine Python Bibliothek. Sie ist für die Anwendung im wissenschaftlichen Bereich gedacht und hat viele nützliche Funktionen. Eine davon ist die write Funktion aus dem Modul scipy.io.wavfile(). Mit diesem Modul können Sie Eingangsdaten erstellen und Ausgangsdaten auslesen.

from scipy.io.wavfile import write
sine=signal(f=440, s=1, A=0.5, fileformat=np.int16)
write('python_audio.wav', samplerate, sine.astype(np.int16))

Importieren Sie zunächst das Modul mit from scipy.io.wavfile import write.
Rufen Sie dann sine=signal(f=440, s=1, A=0.5) mit den gewünschten Werten auf. Geben Sie im Anschluss einen Namen für die Datei ein. Beachten Sie, den Namen in Anführungszeichen zu setzen und mit .wav zu beenden. Fügen Sie die Variable für die samplerate hinzu und geben Sie mit sine.astype(np.int16) die Enkodierungsform an — in diesem Fall 16-bit PCM.
Die Funktion sollte dann eine Datei mit dem gewählten Namen im gleichen Ordner abspeichern, in dem das Programm gelaufen ist.

Python Audio — waveModul

Sollten Sie keine Lust haben weitere Bibliotheken zu installieren ist hier ein weiterer Weg in Python eine Audio-Datei zu erhalten: Das in Python eingebaute wave-Modul.

import wave 

sine=signal(f=440, s=1, A=0.5, fileformat=np.int16)

filename = 'python_audio.wav' 

with wave.open(filename, 'wb') as wf:
    wf.setnchannels(1)  
    wf.setsampwidth(2) 
    wf.setframerate(samplerate)
    wf.writeframes(sine.tobytes())

Importieren Sie zuerst das wave Modul. Legen Sie im Anschluss den Namen der Datei in der Variable filename fest.
Nutzen Sie die wave.open() Funktion:

• Um mit wf.setnchannels(1) die Menge der Ausgangs-Kanäle festzulegen. Wenn Sie einen einzelnen Kanal einstellen, wie in diesem Fall, wird die Datei in Mono gespeichert.
• Legen Sie mit wf.setsampwidth(2) die Bit-Tiefe fest. Ein Wert von 2 bedeutet eine Bit-Tiefe von 16, 4 wären 32 Bit. Da das Sinus-Array auch mit 16-Bit gespeichert wurde, bietet sich 16 Bit hier an.
• Bei wf.setframerate() reicht es, wenn Sie die vorher festgelegte samplerate Variable angeben.
• Schreiben Sie dann mit wf.writeframes(sine.tobytes()) das Sinus-Array auf eine WAV-Datei.

Python Audio — Das Soundfile Modul

Die write Funktion des Soundfile Moduls eignet sich ebenfalls, um in Python Audio-Dateien zu erhalten.

import soundfile as sf

sine=signal(f=440, s=1, A=0.5, fileformat=np.int16)

filename = 'python_audio.wav'
sf.write(filename, sine, samplerate)

Installieren Sie dafür zuerst das Modul. Importieren Sie es dann mit import soundfile as sf. Legen Sie den Dateinamen fest und speichern Sie ihn in der Variable filename.
Schreiben Sie nun mit sf.write() unter Angabe dersamplerate das Sinus-Array als WAV-Datei. Das Modul übernimmt die Enkodierung von 16 Bit PCM aus dem Array. Diese haben Sie beim Aufrufen der Funktion signal() festgelegt.

Wie Sie sehen gibt es viele verschiedene Wege eine WAV-Datei in Python zu erzeugen. Je nach Anwendungsbereich können manche davon praktischer sein als andere. In einem weiteren Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie in Python Audio abspielen.

Der Beitrag Python Audio — Datei erhalten erschien zuerst auf SystMus.

Die Python-Bibliotheken

Für Python gibt es eine Vielzahl an Bibliotheken, die das Sound-Abspielen ermöglichen. Alle davon haben ihre Vor- und Nachteile, da kann die Auswahl schwierig sein. Hier sind einige der beliebtesten Möglichkeiten erklärt:

So sieht das Logo der Programmiersprache aus. Mit Python Sound abspielen ist jetzt womöglich einfacher denn je. Quelle: Pixabay

Pyaudio

Pyaudio kann mit einfachen Mitteln einen Output-Stream erzeugen. Dieser greift dann auf Audio-Möglichkeiten am Computer zu. Pyaudio basiert auf der Bibliothek Portaudio, die ursprünglich für die Programmiersprachen C und C++ gedacht war. Mit Pyaudio können Sie sowohl ein Array, als auch eine Datei als Audio abspielen.

import wave
import pyaudio


CHUNK = 1024

filename = input("WAV-Datei: ")

with wave.open(filename, 'rb') as wf:

    p = pyaudio.PyAudio()

    
    stream = p.open(format=p.get_format_from_width(wf.getsampwidth()),
                    channels=wf.getnchannels(),
                    rate=wf.getframerate(),
                    output=True)

    
    while len(data := wf.readframes(CHUNK)): 
        stream.write(data)

    
    stream.close()

    p.terminate()

• Pyaudio kann Audio abspielen, aber keine Audio-Dateien lesen. Importieren Sie hierfür zunächst das in Python integrierte wave Modul. Mit diesem Modul kann Python WAV-Dateien einlesen und erstellen. Importieren Sie dann Pyaudio.
• Legen Sie die Größe der CHUNK Variable fest. Die Chunk-Größe ist dafür verantwortlich, wie viele Daten von der Datei in den Speicher gelesen werden. Ist sie höher, kann das die Prozessorleistung verringern, aber die Verzögerung erhöhen. Ist sie niedriger, wird der Prozessor mehr belastet, aber die Verzögerung kann verringert werden. Das ist vor allem wichtig, falls Sie die Audio-Quelle in Echtzeit bearbeiten wollen. Wenn, wie in diesem Fall, nur eine WAV-Datei abgespielt werden soll, ist die Verzögerung nicht so wichtig.
• Schreiben Sie nun ins Programm, wo Pyaudio die Datei finden kann. Die Variable filename soll den Dateipfad enthalten. In diesem Fall öffnet sich ein Fenster in das, bei Start des Programms, der Dateipfad eingegeben werden kann.

Das wave Modul

• Nutzen Sie nun das wave Modul, welches die Datei als Binärdatei öffnet und ihr die Variable wf zuschreibt. Instantiieren Sie danach die Pyaudio Bibliothek und schreiben Sie ihr die Variable p zu. Pyaudio kann sich im Folgenden mit der Audio-Hardware verbinden.
• Öffnen Sie im Anschluss den Audio-Datenstrom. Die Funktionen in diesem Abschnitt lesen die Spezifikationen der Datei. Die Bit-Tiefe, Anzahl der Kanäle (also zum Beispiel der Unterschied zwischen Mono und Stereo) und die Samplerate sind wichtige Parameter, um die Datei möglichst originalgetreu wiederzugeben. Mit der Anweisung output=True spezifizieren Sie, dass der Datenstrom zum Abspielen gedacht ist.
• Im nächsten Abschnitt kommt die CHUNK Variable wieder ins Spiel. Starten Sie einen while loop, der so lange Stücke der Audio-Datei in den Datenstrom schreibt, bis das Ende der Datei erreicht ist. Schließen Sie im Anschluss mit stream.close()den Datenstrom und beenden Sie mit p.terminate() das Programm.

IPython

Wenn Sie Jupyter benutzen, ist IPython womöglich der schnellste Weg, um Audio abspielen zu können. Aber Vorsicht: IPython ist kein reines Python-Modul. Es verwendet die Möglichkeiten von Jupyter, Inhalte über HTML zu rendern und regelt den Audio-Datenfluss über den Browser. Das ist ideal für Musik- und andere Wissenschaflter’innen, erlaubt aber auch nicht die Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit von Pyaudio oder anderen Bibliotheken.

from IPython.display import Audio

filename = input("WAV-Datei: ")

display(Audio(filename))

Importieren Sie zunächst die Audio-Klasse des Ipython.display Moduls. Ordnen Sie dann der Variable für den Dateipfad filename eine Benutzereingabe zu. Nutzen Sie im Anschluss display(Audio(filename)), um dem Display die Datei und das Medium (also in diesem Fall Audio) zuzuweisen. Starten Sie dann das Programm und geben Sie in das Textfeld den Dateinamen ein. Sie erhalten nun eine Oberfläche, mit der die Datei abgespielt werden kann.

Python Sound abspielen — Sounddevice

Die Sounddevice Bibliothek basiert, wie Pyaudio, auf der PortAudio Bibliothek für C und C++. Mit Sounddevice können Sie mit sehr wenigen Eingaben eine Datei als Audio abspielen. Für mehr Kontrolle bietet die Bibliothek aber auch die Möglichkeit, den Audio-Datenstrom direkt zu bestimmen, ähnlich wie Pyaudio.

import sounddevice as sd
from scipy.io import wavfile

filename = input("WAV-Datei: ")

sd.play(*wavfile.read(filename))
sd.wait()

• Der einfachste Weg um mit Sounddevice eine WAV-Datei abzuspielen ist mithilfe des Scipy-Moduls wavfile. Dieses ermöglicht es die nötigen Informationen über die Datei direkt an Sounddevice weiterzugeben.
• Importieren Sie dafür zunächst Sounddevice und das wavfile Modul von Scipy. Fragen Sie im Anschluss nach der Benutzereingabe des Dateinamen mit filename = input("WAV-Datei: ").
• Mit der Funktion sd.play(*wavfile.read(filename)) können Sie dann Sounddevice den Auftrag zum Abspielen geben. Innerhalb der Klammer passiert folgendes: wavfile.read() liest die Datei filenameein. Die Funktion liefert ein Tupel mit der Samplerate und den Audiodaten. Durch den Operator * werden diese Daten direkt der sd.play() Funktion zugespielt.
• Mit sd.wait() können Sie sichergehen, dass sich das Programm erst schließt, wenn die Datei fertig abgespielt ist.

Pygame

Wie der Name schon sagt, ist die Pygame Bibliothek eigentlich zum Spiele-Programmieren gedacht. Mit dem pygame.mixer Modul ist sie auch geeignet, um Audio abzuspielen.

import time
import pygame

pygame.mixer.init()

filename = input("WAV-Datei: ")

pygame.mixer.music.load(filename)

pygame.mixer.music.play()

while pygame.mixer.music.get_busy():  
    time.sleep(1)

Importieren Sie zunächst Pygame und das (bereits in Python enthaltene) time Modul. Initialisieren Sie Pygame im Anschluss mit pygame.mixer.init(). Das Argument filename = input("WAV-Datei: ") ist für den Dateinamen gedacht. Laden Sie dann mittels pygame.mixer.music.load(filename) die WAV-Datei und spielen sie mit pygame.mixer.music.play() ab. In einem Jupyter Notebook schaltet sich das Programm ab, wenn der Code einmal durchgelaufen ist. Wenn im Hintergrund dann noch ein Audio-Datenstrom offen ist, wird dieser mit beendet. Fügen Sie um das zu verhindern eine while Schleife ein, die überprüft ob die Datei noch abgespielt wird und das Schließen des Programms in der Zeit verhindert.

Python Sound abspielen — Playsound

Das playsound Modul enthält eine gleichnamige Funktion, die Audio abspielen kann. Vieles, was bei den anderen Bibliotheken explizit eingegeben werden muss, macht playsoundautomatisch.  Allerdings fehlt Genauigkeit. Es gibt keine eingebaute Funktion um das Abspielen zu pausieren oder andere Dinge mit dem Datenstrom zu machen. Genau so kann playsound nicht mehrere Kanäle zur gleichen Zeit offen haben. Das ist praktisch, wenn Sie einen kurzen Audio-Clip abspielen und nicht direkt einen ganzen Codeblock schreiben wollen. Um mit playsound eine WAV-Datei abzuspielen, braucht es drei Dinge:

from playsound import playsound 

filename = input("WAV-Datei: ")

playsound(filename)

• Importieren Sie zunächst playsound.
• Geben Sie im Anschluss mit filename = input("WAV-Datei: ") die Möglichkeit den Dateinamen einzugeben.
• Rufen Sie dann die playsound Funktion auf. Setzen Sie als Argument die filename Variable.

Wie Sie sehen gibt es viele verschiedene Wege eine WAV-Datei mit Python abzuspielen. Je nach Anwendungsbereich können manche davon praktischer sein als andere. Wenn Sie mit dem abgespielten Sound Daten transportieren, wird das „Audifikation“ genannt. Mehr über Audifikation und Sonifikation erfahren Sie in einem weiteren Artikel.

Der Beitrag Python Sound abspielen — so gehts erschien zuerst auf SystMus.

Python, NumPy und Matplotlib

Um in Python eine Sinus-Kurve zu definieren, zu plotten und anhören zu können brauchen Sie die folgenden Dinge:

1. Die Programmiersprache Python. Sie glänzt durch ihre Vielseitigkeit und ihre große Auswahl an Bibliotheken. Die Systematische Musikwissenschaft verwendet Python zur Datenanalyse, als Basis für „Machine Learning“ oder zum Lösen von komplexen Rechenaufgaben.
2. Die Python-Bibliothek NumPy dient als Grundlage für Berechnungen. Sie bietet eine Vielzahl an mathematischen Operationen, die in Python nicht enthalten sind. Ein gängiges Kürzel für numpy ist np.
3. Matplotlib ist ebenfalls eine Python-Bibliothek und dient zum Darstellen von Grafiken und Diagrammen. Die Dimensionen und Seitenverhältnisse der Darstellung sind in Matplotlib sehr leicht anzupassen. Wir verwenden das Matplotlib-Modul pyplot, im Folgenden abgekürzt als plt.
4. IPython ist ein Interaktives Command-Line Interface und Teil der Entwicklungsumbgebung Jupyter. Es wird oft in der Datenanalyse verwendet und kann Audio abspielen.

Ein Python Sinus bei 440 Hz. Quelle: Matthis Nachtmann

Python Sinus — Funktion definieren

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from IPython.display import Audio 

samplerate = 44100 

def signal(f = 440, s = 1, A = 1, phi = 1, cycles = 1):

Um den Python Sinus zu definieren  öffnen Sie zunächst Python in der Entwicklungsumgebung Jupyter Lab. Natürlich können Sie auch andere Umgebungen verwenden.  Stellen Sie sicher, dass Numpy und Matplotlib installiert sind. IPython ist bei Jupyter Lab bereits enthalten. Importieren Sie nun Numpy, Matplotlib und IPython. Legen Sie die samplerate fest und definieren Sie dann eine Funktion mittels def signal. Die Funktion kann später mit beliebigen Werten aufgerufen werden. Hier sind die ersten Zeilen zu sehen — den gesamten Quelltext finden Sie weiter unten.

Python Sinus — Parameter

Die Funktion haben Sie nun definiert, aber wofür sind die einzelnen Variablen zuständig? Die wichtigsten Werte für den Python Sinus sind:

• Der Parameter samplerate beschreibt die gleichnamige Samplerate. Diese bestimmt, wie viele Punkte pro Sekunde berechnet werden. Das ist entscheidend für die Auflösung der Funktion. Standard CD-Qualität ist 44.100 Hz. Nach dem Nyquist-Theorem liegt die höchste darstellbare Frequenz bei der Hälfte der samplerate , also in diesem Fall 22.050 Hz. Im Graphen ist die samplerate relevant für die Auflösung der Funktion, also wie akkurat sie dargestellt wird.
• Die Frequenz f bestimmt die Tonhöhe. Meistens wird die Frequenz in Hz (also Wiederholungen pro Sekunde) angegeben. Der für Menschen hörbare Bereich befindet sich etwa zwischen 20 Hz und 20.000 Hz.
• Die Zeit in Sekunden s: Dieser Parameter beschreibt die Dauer der Funktion in Sekunden. Die Zeit bestimmt außerdem die absolute Länge der x-Achse unseres Graphen.
• Die Amplitude A beschreibt die höchste Auslenkung des Sinus vom Nullpunkt und bestimmt die Lautstärke. Viele digitale Audio-Systeme erwarten einen Wert von null bis eins. Zum Anhören ist A = 1 deshalb die höchste sinnvolle Amplitude. A = 0 wäre Stille.
• Die Nullphase phi gibt an, in welcher Phase die Funktion anfängt. Wenn wir beispielsweise phi = 0.5 angeben, verschiebt sich der Anfang der Funktion um einen halben Zyklus.
• Die angezeigten Zyklen cycles: Bei einer Frequenz von 440 Hz durchläuft der Sinus in einer Sekunde 440 Zyklen. Um den Sinus aus der Nähe betrachten zu können, ohne die Gesamtlänge des Arrays zu reduzieren, gibt es den Parameter cycles. Wenn cycles = 1 ist, wird genau ein Zyklus des Sinus angezeigt.

Python Sinus — Rechnungen

Die wichtigsten Parameter der Funktion für den Python Sinus sind nun geklärt. Fügen Sie nun in den nächsten Zeilen die nötigen Formeln hinzu:

t = np.linspace(0, s, int(T*samplerate), endpoint=False)

Benutzen Sie np.linspace, um ein Array zu erzeugen. Diese NumPy-Funktion erzeugt Punkte mit gleichem Abstand zwischen dem Startpunkt (0) und dem Endpunkt (s). Wie viele Punkte erzeugt werden, ist abhängig von der samplerate, welche Sie bereits am Anfang definiert haben. Nehmen Sie mit endpoint=False den Endpunkt heraus, damit er nicht selbst mitgezählt wird.

sine = A * np.sin(2 * np.pi * f * t - 2 * np.pi * phi)

Hier kommen die Parameter von oben wieder ins Spiel. Die Amplitude A steht als Faktor vor dem Rest der Funktion. Verwenden Sie die NumPy-Funktion np.sin, um den Sinus zu erzeugen. Für π (pi) gibt es die Funktion np.pi. Die Variable f ist die Frequenz. Die Variable t repräsentiert das Array von der Zeile darüber. Alles hinter dem Minus ist für die Phasenverschiebung zuständig: Der Sinus verschiebt sich entlang der x-Achse um einen Zyklus nach rechts, wenn in der Klammer 2*np.pi abgezogen wird. Dahinter steht der Faktor zur Phasenverschiebung phi, den Sie oben in der Funktion definiert haben.
Die Variable sine repräsentiert nun ein Numpy-Array in Form einer Sinusfunktion mit allen nötigen Parametern und kann als Graph dargestellt, abgespielt oder zu einer Audio-Datei umgewandelt werden.

Den Graphen erstellen

Inzwischen haben Sie ein Array, welches alle nötigen Daten für den Python Sinus enthält. Um dieses Array in einen Graphen zu verwandeln benötigen Sie einige Funktionen von Matplotlib.

plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.plot(t, sine)
    plt.title(f'Signal:{f} Hz, Amplitude:{A}, Nullphase:{phi}')
    plt.xlabel('Zeit (s)')
    plt.ylabel('Amplitude')
    plt.grid()
    plt.xlim(0, 1/(f/cycles))
    plt.ylim(-A-0.5, A+0.5)
    plt.axhline(0, color='black', lw=0.5, ls='--')
    plt.show() 

    return sine

• plt.figure ruft den Graphen auf. Verwenden Sie im Anschluss figsize, um die Größe des Graphen festzulegen.
• plt.plot legt die Achsen fest, in diesem Fall symbolisiert die x-Achse die Zeit. Auf den durch t festgelegten Punkten, also der samplerate, wird dann der Sinus abgebildet.
• plt.title bestimmt den Titel. Im Titel stehen alle Werte, die Sie beim Aufrufen der Funktion bestimmt haben.
• plt.xlabel und plt.ylabel: Legen Sie hiermit die jeweiligen Beschriftungen für die Achsen fest. Die x-Achse stellt die Zeit dar und die y-Achse die Auslenkung zum jeweiligen Zeitpunkt.
• plt.grid aktiviert die Hilfslinien. Damit lässt sich die Auslenkung besser ablesen.
• plt.xlim legt fest, wie viel vom Graph gezeigt wird. Mit der Rechnung 1/(f/cycles) können Sie einfach beim Aufrufen der Funktion entscheiden, wie viele Zyklen gezeigt werden sollen. Aus diesem Grund haben Sie vorher in der Funktion cycles eingebaut.
• plt.ylim(-A-0.5, A+0.5): Lassen Sie die Limitierung der y-Achse relativ zur Amplitude A anzeigen.

Der Befehl plt.axhline vereinfacht die Visualisierung und plt.show ist nötig um den erstellten Graphen anzuzeigen. In der nächsten Zeile symbolisiert return sine das Ende der Funktion signal. Diese können Sie danach mit selbst gewählten Parametern aufrufen.

Den Python Sinus erstellen und als Audio abspielen

sine = signal(f = 440, s = 1, A = 0.8, phi = 0, cycles = 2)

Audio(sine, rate = samplerate)

Zuerst haben Sie die nötigen Bibliotheken importiert und den Teil der Funktion definiert, mit dem das Array bestimmt und erstellt werden kann. Danach haben Sie die Werte für den Graphen bestimmt, welcher am Ende den Sinus anzeigt. Zu guter Letzt rufen Sie in der vorletzten Zeile die erstellte Funktion mit den gewünschten Werten auf. Für diesen Schritt haben Sie am Anfang das IPython-Modul display importiert. Mit Audio rufen Sie dieses auf und geben im Anschluss die sine Variable und die samplerate an. Im Anschluss gibt Python dann einen Graphen und eine Schaltfläche zum Abspielen des Sinus aus. Das Abspielen einer Funktion als Sound nennt sich übrigens Audifikation.

Der gesamte Quelltext

Wenn Sie alle hier beschriebenen Schritte befolgt haben könnte ihr Quelltext am Ende so aussehen:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import Audio

samplerate = 44100

def signal(f = 440, s = 1, A = 1, phi = 1, cycles = 1):
    t = np.linspace(0, s, int(s*samplerate), endpoint=False)
    sine = A * np.sin(2 * np.pi * f * t - 2 * np.pi * phi)

    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.plot(t, sine)
    plt.title(f'Signal: {f} Hz, Amplitude: {A}, Nullphase: {phi}')
    plt.xlabel('Zeit (s)')
    plt.ylabel('Amplitude')
    plt.grid()
    plt.xlim(0, 1/(f/cycles))
    plt.ylim(-A-0.5, A+0.5)
    plt.axhline(0, color = 'black', lw = 0.5, ls='--')
    plt.show() 

    return sine

sine = signal(f = 440, s = 1, A = 0.8, phi = 0, cycles = 2)

Audio(sine, rate=samplerate)

In weiteren Artikeln plotten wir einen Sinus in Matlab. Außerdem erklären Ihnen, wie Sie mittels eines Spektrogramms jede Zeitreihe in ihre Sinuskomponenten zerlegen können.

Quellen

NumPy. (n.d.). *NumPy*. [Wissenschaftliche Bibliothek für Python]. https://numpy.org/doc/stable/

Hunter, J. D. „Matplotlib: A 2D Graphics Environment“, Computing in Science; Engineering, vol. 9, no. 3, pp. 90-95, 2007. https://doi.org/10.1109/MCSE.2007.55

Fernando Pérez, Brian E. Granger, IPython: A System for Interactive Scientific Computing, Computing in Science and Engineering, vol. 9, no. 3, pp. 21-29, May/June 2007. https://ipython.org

Der Beitrag Python Sinus – Sinuskurve plotten mit NumPy und Matplotlib erschien zuerst auf SystMus.