Làm thế nào để bạn so sánh âm thanh trong python?

def pad_zeros_right[s, padding_length]. # https. // numpy. org/doc/1. 18/tham chiếu/được tạo/numpy. tập giấy. html trả lại np. pad[s, [0, padding_length], mode = 'hằng', hằng_values=0] def pad_mean_right[s, padding_length]. # https. // numpy. org/doc/1. 18/tham chiếu/được tạo/numpy. tập giấy. html trả lại np. pad[s, [0, padding_length], mode = 'mean'] # def compare_and_plot_signals[a, b, distance_function = distance. euclidean,align_function = Không có]. def plot_signals_with_alignment[a, b, pad_function = Không có]. nếu [len [a]. = len[b] và pad_function là Không có]. nâng cao Ngoại lệ [f"Tín hiệu 'a' và 'b' phải có cùng kích thước; len[a]={len[a]} và len[b]={len[b]} hoặc pad_function không được là Không có"] . = len[b] và pad_function không phải là Không có]. nếu[len[a] < len[b]]. a = pad_function[a, len[b] - len[a]] khác. b = pad_function[b, len[a] - len[b]] tương quan_result = np. tương quan [a, b, 'đầy đủ'] shift_positions = np. arange[-len[a] + 1, len[b]] print["len[a]", len[a], "len[b]", len[b], "len[correlate_result]", len[ . ô con[5, 1, figsize=[10, 18]] trục[0]. cốt truyện [a, alpha = 0. 7, trục nhãn="a", điểm đánh dấu="o"][0]. cốt truyện [b, alpha = 0. 7, trục nhãn="b", điểm đánh dấu="D"][0]. huyền thoại [] trục [0]. set_title["Tín hiệu thô 'a' và 'b'"] nếu len[shift_positions] < 20. # hữu ích cho việc sửa lỗi và hiển thị kết quả tương quan print[shift_positions] print[correlate_result] best_correlation_index = np. argmax[correlate_result] shift_amount_debug = shift_positions[best_correlation_index] shift_amount = [-len[a] + 1] + best_correlation_index print["best_correlation_index", best_correlation_index, "shift_amount_debug", shift_amount_debug, "shift_amount", shift_amount] trục[1]. trục stem[shift_positions,correlation_result,use_line_collection=True, label="Mối tương quan chéo của a và b"][1]. set_title[f"Kết quả tương quan chéo. Chỉ số trận đấu hay nhất. {best_correlation_index} Tín hiệu 'b' Số tiền thay đổi. trục {shift_amount}"][1]. trục set_ylabel["Tương quan chéo"][1]. set_xlabel["'b' Số lượng thay đổi tín hiệu"] best_match_ymin = 0 best_match_ymin_normalized = makelab. dấu hiệu. bản đồ[best_match_ymin, trục[1]. get_ylim[][0], trục[1]. get_ylim[][1], 0, 1] best_match_ymax = tương quan_result[best_correlation_index] best_match_ymax_normalized = makelab. dấu hiệu. bản đồ[best_match_ymax, trục[1]. get_ylim[][0], trục[1]. trục get_ylim[][1], 0, 1][1]. axvline[shift_positions[best_correlation_index], ymin=best_match_ymin_normalized, ymax=best_match_ymax_normalized, linewidth=2, color='orange', alpha=0. 8, linestyle='-. ', label=f"Kết quả phù hợp nhất [{shift_amount}, {best_match_ymax. 2f}]"] trục[1]. huyền thoại[] b_shifted_mean_fill = makelab. dấu hiệu. shift_array[b, shift_amount, np. trục trung bình[b]][2]. cốt truyện [a, alpha = 0. 7, nhãn="a", trục đánh dấu="o"][2]. cốt truyện [b_shifted_mean_fill, alpha=0. 7, trục nhãn="b_shifted_mean_fill", điểm đánh dấu="D"][2]. huyền thoại [] trục [2]. set_title["Tín hiệu 'a' và 'b_shifted_mean_fill'"] b_shifted_zero_fill = makelab. dấu hiệu. trục shift_array[b, shift_amount, 0][3]. cốt truyện [a, alpha = 0. 7, nhãn="a", trục đánh dấu="o"][3]. cốt truyện [b_shifted_zero_fill, alpha=0. 7, nhãn="b_shifted_zero_fill", trục đánh dấu="D"][3]. huyền thoại [] trục [3]. set_title["Tín hiệu 'a' và 'b_shifted_zero_fill'"] b_shifted_roll = np. trục cuộn[b, shift_amount][4]. cốt truyện [a, alpha = 0. 7, nhãn="a", trục đánh dấu="o"][4]. cốt truyện [b_shifted_roll, alpha=0. 7, nhãn="b_shifted_roll", trục đánh dấu="D"][4]. huyền thoại [] trục [4]. set_title["Tín hiệu 'a' và 'b_shifted_roll'"] fig. chặt_layout[] def so sánh_and_plot_signals_with_alignment[a, b, bshift_method = 'mean_fill', pad_function = Không]. '''Căn chỉnh các tín hiệu bằng cách sử dụng tương quan chéo và sau đó có thể sử dụng phương pháp dịch chuyển cốt truyện. 'mean_fill', 'zero_fill', 'roll' hoặc 'all'. Mặc định là 'mean_fill' ''' if[len[a]. = len[b] và pad_function là Không có]. nâng cao Ngoại lệ [f"Tín hiệu 'a' và 'b' phải có cùng kích thước; len[a]={len[a]} và len[b]={len[b]} hoặc pad_function không được là Không có"] . = len[b] và pad_function không phải là Không có]. nếu[len[a] < len[b]]. a = pad_function[a, len[b] - len[a]] khác. b = pad_function[b, len[a] - len[b]] tương quan_result = np. tương quan [a, b, 'đầy đủ'] shift_positions = np. arange[-len[a] + 1, len[b]] print["len[a]", len[a], "len[b]", len[b], "len[correlate_result]", len[ . euclidean[a, b] num_charts = 3 chart_height = 3. 6 nếu bshift_method là 'tất cả'. num_charts = 5 hình, trục = plt. subplots[num_charts, 1, figsize=[10, num_charts * chart_height]] # Chỉ bật điểm đánh dấu nếu < 50 điểm a_marker = Không có b_marker = Không có nếu len[a] < 50. a_marker = "o" b_marker = "D" trục[0]. cốt truyện [a, alpha = 0. 7, nhãn="a", điểm đánh dấu=a_marker] trục[0]. cốt truyện [b, alpha = 0. 7, nhãn="b", điểm đánh dấu=b_marker] trục[0]. huyền thoại [] trục [0]. set_title[f"Tín hiệu thô. Khoảng cách Euclide Từ 'a' đến 'b' = {euclid_ distance_a_to_b. 2f}"] nếu len[shift_positions] < 20. # hữu ích cho việc sửa lỗi và hiển thị kết quả tương quan print[shift_positions] print[correlate_result] best_correlation_index = np. argmax[correlate_result] shift_amount_debug = shift_positions[best_correlation_index] shift_amount = [-len[a] + 1] + best_correlation_index print["best_correlation_index", best_correlation_index, "shift_amount_debug", shift_amount_debug, "shift_amount", shift_amount] #axes[1]. cốt truyện [shift_positions,correlation_result] trục[1]. trục stem[shift_positions,correlation_result,use_line_collection=True, label="Mối tương quan chéo của a và b"][1]. set_title[f"Kết quả tương quan chéo. Chỉ số trận đấu hay nhất. {best_correlation_index}; . trục {shift_amount}"][1]. trục set_ylabel["Tương quan chéo"][1]. set_xlabel["'b' Số lượng thay đổi tín hiệu"] best_match_ymin = 0 best_match_ymin_normalized = makelab. dấu hiệu. bản đồ[best_match_ymin, trục[1]. get_ylim[][0], trục[1]. get_ylim[][1], 0, 1] best_match_ymax = tương quan_result[best_correlation_index] best_match_ymax_normalized = makelab. dấu hiệu. bản đồ[best_match_ymax, trục[1]. get_ylim[][0], trục[1]. trục get_ylim[][1], 0, 1][1]. axvline[shift_positions[best_correlation_index], ymin=best_match_ymin_normalized, ymax=best_match_ymax_normalized, linewidth=2, color='orange', alpha=0. 8, linestyle='-. ', label=f"Kết quả phù hợp nhất [{shift_amount}, {best_match_ymax. 2f}]"] trục[1]. legend[] của phương thức shift là 'mean_fill' hoặc phương thức bshift là 'all'. b_shifted_mean_fill = makelab. dấu hiệu. shift_array[b, shift_amount, np. nghĩa là [b]] euclid_ distance_a_to_b_shifted_mean_fill = khoảng cách. trục euclidean[a, b_shifted_mean_fill][2]. cốt truyện [a, alpha = 0. 7, trục nhãn="a", điểm đánh dấu=a_marker][2]. cốt truyện [b_shifted_mean_fill, alpha=0. 7, nhãn="b_shifted_mean_fill", trục đánh dấu=b_marker][2]. huyền thoại [] trục [2]. set_title[f"Khoảng cách Euclid Từ 'a' đến 'b_shifted_mean_fill' = {euclid_ distance_a_to_b_shifted_mean_fill. 2f}"] ax_idx = 0 nếu bshift_method là 'zero_fill' hoặc bshift_method là 'tất cả'. nếu bshift_method là 'zero_fill'. ax_idx = 2 khác. ax_idx = 3 b_shifted_zero_fill = makelab. dấu hiệu. shift_array[b, shift_amount, 0] euclid_ distance_a_to_b_shifted_zero_fill = khoảng cách. trục euclidean[a, b_shifted_zero_fill][ax_idx]. cốt truyện [a, alpha = 0. 7, nhãn="a", điểm đánh dấu=a_marker] trục[ax_idx]. cốt truyện [b_shifted_zero_fill, alpha=0. 7, nhãn="b_shifted_zero_fill", điểm đánh dấu=b_marker] trục[ax_idx]. huyền thoại [] trục [ax_idx]. set_title[f"Khoảng cách Euclid Từ 'a' đến 'b_shifted_zero_fill' = {euclid_ distance_a_to_b_shifted_zero_fill. 2f}"] nếu bshift_method là 'cuộn' hoặc bshift_method là 'tất cả'. nếu bshift_method là 'cuộn'. ax_idx = 2 khác. ax_idx = 4 b_shifted_roll = np. cuộn [b, shift_amount] euclid_ distance_a_to_b_shifted_roll = khoảng cách. trục euclidean[a, b_shifted_roll][ax_idx]. cốt truyện [a, alpha = 0. 7, nhãn="a", điểm đánh dấu=a_marker] trục[ax_idx]. cốt truyện [b_shifted_roll, alpha=0. 7, nhãn="b_shifted_roll", điểm đánh dấu=b_marker] trục[ax_idx]. huyền thoại [] trục [ax_idx]. set_title[f"Khoảng cách Euclid Từ 'a' đến 'b_shifted_roll' = {euclid_ distance_a_to_b_shifted_roll. 2f}"] hình. chặt chẽ_layout[]

Làm cách nào để so sánh hai tệp mp3 trong Python?

Âm thanh được thể hiện như thế nào trong Python?

Bạn có thể phát âm thanh qua Python không?