Ce qui est cool aussi avec python, c'est qu'on peut faire une analyse spectrale :
l'idée c'est bel et bien récuperrer un buffer de la bande audio
puis d'en faire une mini analyse, histoire de se faire plaisir ; tout simplement !!
import pyaudio
from numpy import fromstring
#fenetre
from Tkinter import *
fen = Tk()
close = Button(fen,text="fermer",command=fen.quit)
can = Canvas(fen, width=400,height=200,bg="grey")
can.pack(side=TOP,padx=5,pady=5)
close.pack(side=BOTTOM,pady=12)
#fonctions
num=0
def affiche():
time=[]
time = getAudioData()
global can, lines
n,m,o=0,0,0
if len(lines)==0 :
for a in time:
val = (a*200)+100
lines.append(can.create_line(o,m,n,val,fill="blue"))
m=val
o=n
n+=1
else :
for a in time:
val = (a*200)+100
can.coords(lines[n],o,m,n,val)
m=val
o=n
n+=1
fen.after(1,affiche)
def getAudioData():
rate=1024
p = pyaudio.PyAudio()
inStream = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=44100,
input=True, frames_per_buffer=rate)
audio_data = fromstring(inStream.read(rate), dtype=short)
normalized_data = audio_data / 32768.0
return normalized_data
print "enregistrement"
lines = []
affiche()
fen.mainloop()
l'idée c'est bel et bien récuperrer un buffer de la bande audio
puis d'en faire une mini analyse, histoire de se faire plaisir ; tout simplement !!
