对哼唱的语音或者播放的音乐进行乐谱的识别，并将哼唱转换为其他乐器的声音回放

读取信号为数组

def wavread(filename):
    f = wave.open(filename,'rb')
    params = f.getparams()
    nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]
    strData = f.readframes(nframes)#读取音频，字符串格式
    waveData = np.fromstring(strData,dtype=np.int16)#将字符串转化为int
    f.close()
    waveData = waveData*1.0/(max(abs(waveData)))#wave幅值归一化
    waveData = np.reshape(waveData,[nframes,nchannels])
    return waveData

音量计算

# method 1: absSum
def calVolume(waveData, frameSize, overLap):
    wlen = len(waveData)
    step = frameSize - overLap
    frameNum = int(math.ceil(wlen*1.0/step))
    volume = np.zeros((frameNum,1))
    for i in range(frameNum):
        curFrame = waveData[np.arange(i*step,min(i*step+frameSize,wlen))]
        curFrame = curFrame - np.median(curFrame) # zero-justified
        volume[i] = np.sum(np.abs(curFrame))
    return volume

分帧信号

def enframe(signal, nw, inc):
    '''将音频信号转化为帧。
    参数含义：
    signal:原始音频型号
    nw:每一帧的长度(这里指采样点的长度，即采样频率乘以时间间隔)
    inc:相邻帧的间隔（同上定义）
    '''
    signal_length=len(signal) #信号总长度
    if signal_length<=nw: #若信号长度小于一个帧的长度，则帧数定义为1
        nf=1
    else: #否则，计算帧的总长度
        nf=int(np.ceil((1.0*signal_length-nw+inc)/inc))
    pad_length=int((nf-1)*inc+nw) #所有帧加起来总的铺平后的长度
    zeros=np.zeros((pad_length-signal_length,)) #不够的长度使用0填补，类似于FFT中的扩充数组操作
    pad_signal=np.concatenate((signal,zeros)) #填补后的信号记为pad_signal
    indices=np.tile(np.arange(0,nw),(nf,1))+np.tile(np.arange(0,nf*inc,inc),(nw,1)).T  #相当于对所有帧的时间点进行抽取，得到nf*nw长度的矩阵
    indices=np.array(indices,dtype=np.int32) #将indices转化为矩阵
    frames=pad_signal[indices] #得到帧信号
#    win=np.tile(winfunc(nw),(nf,1))  #window窗函数，这里默认取1
#    return frames*win   #返回帧信号矩阵
    return frames

#端点检测，通道(阈值)计算方法　

def findIndex(vol,thres):
    l = len(vol)
    ii = 0
    index = np.zeros(500,dtype=np.int16)
    for i in range(l-1):
        if((vol[i]-thres)*(vol[i+1]-thres)<0):
            index[ii]=i
            ii = ii+1
    #return index[[0,-1]]
    return index

#基频（音高）计算

# 自相关函数计算基频率
def ACF(frame):
    flen = len(frame)
    acf = np.zeros(flen)
    for i in range(flen):
        acf[i] = np.sum(frame[i:flen]*frame[0:flen-i])
    return acf