### 使用Python捕获电脑麦克风音频并与已有音频对比 为了实现这一目标，可以利用`PyAudio`库来捕获麦克风输入，并借助`scipy.io.wavfile`读取现有的WAV格式音频文件。接着，使用`matplotlib.pyplot`绘制两个音频源的波形以便于直观比较。 #### 安装所需库 首先确保安装了必要的Python包： ```bash pip install pyaudio numpy matplotlib scipy ``` #### 编写程序代码 以下是完整的Python脚本用于完成上述任务： ```python import pyaudio import wave import numpy as np from scipy.io import wavfile import matplotlib.pyplot as plt def record_audio(filename, duration=5): """记录指定秒数的音频""" CHUNK = 1024 FORMAT = pyaudio.paInt16 CHANNELS = 1 RATE = 44100 p = pyaudio.PyAudio() stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK) print("开始录音...") frames = [] for i in range(0, int(RATE / CHUNK * duration)): data = stream.read(CHUNK) frames.append(data) print("结束录音.") stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() wf = wave.open(filename, 'wb') wf.setnchannels(CHANNELS) wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT)) wf.setframerate(RATE) wf.writeframes(b''.join(frames)) wf.close() def plot_waveform(file_path_1, file_path_2): """加载并绘制定义路径下的两个音频文件的波形图""" sample_rate_1, samples_1 = wavfile.read(file_path_1) time_array_1 = np.arange(len(samples_1)) / float(sample_rate_1) sample_rate_2, samples_2 = wavfile.read(file_path_2) time_array_2 = np.arange(len(samples_2)) / float(sample_rate_2) fig, axs = plt.subplots(2) fig.suptitle('Waveforms Comparison') axs[0].plot(time_array_1, samples_1) axs[0].set_title(f'File {file_path_1}') axs[0].set_xlabel('Time (s)') axs[0].set_ylabel('Amplitude') axs[1].plot(time_array_2, samples_2) axs[1].set_title(f'File {file_path_2}') axs[1].set_xlabel('Time (s)') axs[1].set_ylabel('Amplitude') plt.tight_layout(rect=[0, 0.03, 1, 0.95]) plt.show() if __name__ == "__main__": # 录制一段新的音频片段 new_recording_filename = "recorded_audio.wav" existing_file = "existing_audio.wav" # 替换为实际存在的音频文件名 record_duration = 5 # 设置录音时长（秒） record_audio(new_recording_filename, record_duration) plot_waveform(existing_file, new_recording_filename) ``` 这段代码实现了从计算机麦克风录制短时间内的音频，并将其保存为`.wav`文件；随后加载预先准备好的另一个音频文件与刚录得的新音频一起进行波形可视化[^1]。