### 使用 PyAudio 进行语音录音和播放 为了完成这一目标，需要安装 `pyaudio` 和 `matplotlib` 库。可以通过 pip 安装这些依赖项。 #### 录制音频 通过创建一个 PyAudio 对象来初始化 PyAudio 实例，并配置音频流参数以开启输入流。每读取一次数据块（chunk），就将其追加到帧列表中用于后续保存或处理[^3]。 ```python import pyaudio import wave CHUNK = 1024 FORMAT = pyaudio.paInt16 CHANNELS = 2 RATE = 44100 RECORD_SECONDS = 5 WAVE_OUTPUT_FILENAME = "output.wav" p = pyaudio.PyAudio() stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK) print("Recording...") frames = [] for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)): data = stream.read(CHUNK) frames.append(data) print("Finished recording.") stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb') wf.setnchannels(CHANNELS) wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT)) wf.setframerate(RATE) wf.writeframes(b''.join(frames)) wf.close() ``` 这段代码实现了使用指定参数录制一段固定时长的声音片段，并将结果存储为 WAV 文件[^1]。 #### 播放音频 对于回放部分，则需再次建立一个新的 PyAudio 流实例，不过这次是以只读模式打开之前生成的 WAV 文件作为输入源，逐块发送给声卡设备进行发声操作。 ```python wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'rb') p = pyaudio.PyAudio() stream = p.open(format=p.get_format_from_width(wf.getsampwidth()), channels=wf.getnchannels(), rate=wf.getframerate(), output=True) data = wf.readframes(CHUNK) while data != b'': stream.write(data) data = wf.readframes(CHUNK) stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() wf.close() ``` 此段脚本负责加载刚刚记录下来的音频文件并通过扬声器发出声音[^4]。 #### 绘制音频波形图 最后一步是利用 matplotlib 来可视化所获得的数据。这通常涉及到先解析二进制格式的 PCM 数据转换成适合绘图的形式再调用 plot 函数展示出来。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 打开wav文件 spf = wave.open('output.wav', 'r') # 提取出原始音频数据并转化为numpy数组形式 signal = spf.readframes(-1) signal = np.frombuffer(signal, dtype='int16') plt.figure(figsize=(15, 5)) time_axis = np.linspace( 0, # 起始时间 len(signal)/RATE, # 结束时间为总样本数除以采样率得到秒数 num=len(signal)) # 总共多少个点 plt.plot(time_axis, signal) plt.title('Waveform of the recorded audio file.') plt.xlabel('Time [s]') plt.ylabel('Amplitude') plt.grid(True) plt.show() ``` 上述程序会显示一张图表，其中 X 轴表示时间轴而 Y 轴则对应振幅变化情况，直观反映出整个过程中的声音强度波动趋势。