soundbox/analyze-single.py

import soundbox
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import sys

if len(sys.argv) != 3:
    print(f"""Utilisation: {sys.argv[0]} [source] [output]

Affiche la transformée de Fourier du fichier [source] sur un graphe
dans le fichier [output]. Passer - comme [output] fait s’afficher le
graphe dans une fenêtre.""")
    sys.exit(1)

source_file = sys.argv[1]
output_file = sys.argv[2]

# Calcul du FFT
signal = soundbox.load_signal(source_file)
freqs = np.fft.fft(signal)

# Génération du graphe
ampl_scale = 1 / np.max(np.absolute(freqs))
freq_scale = soundbox.samp_rate / len(signal)

plt.rcParams.update({
    'figure.figsize': (8, 4),
    'font.size': 16,
    'font.family': 'Concourse T4',
})

fig, ax = plt.subplots()
ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=12)
ax.plot(np.absolute(freqs))


def freq_format(value, pos):
    return f'{value * freq_scale:.0f} Hz'


def ampl_format(value, pos):
    return f'{value * ampl_scale:.1f}'


ax.set_xlabel('Fréquence')
ax.set_xlim(0 / freq_scale, 800 / freq_scale)
ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.FuncFormatter(freq_format))
ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(100 / freq_scale))

ax.set_ylabel('Amplitude')
ax.yaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.FuncFormatter(ampl_format))
ax.yaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(.2 / ampl_scale))

# Rend le résultat
if output_file == '-':
    plt.show()
else:
    plt.tight_layout()
    plt.savefig(output_file)