我试图对我创建的歌曲（wav格式的音频文件，大约3分钟）进行FFT，以防万一它是相关的。
ffmpeg -i "$1" -vn -ab 128k -ar 44100 -y -ac 1 "${1%.webm}.wav"
其中$1是webm文件的名称。
这是应该显示给定文件的FFT的代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# presume file already converted to wav.
file = os.path.join(temp_folder, file_name)
rate, aud_data = scipy.io.wavfile.read(file)
# wav file is mono.
channel_1 = aud_data[:]
fourier = np.fft.fft(channel_1)
plt.figure(1)
plt.plot(fourier)
plt.xlabel('n')
plt.ylabel('amplitude')
plt.show()
问题是，它永远存在。花费了这么长时间，我什至无法显示输出，因为我有足够的时间来研究和撰写这篇文章，但仍然没有完成。
我认为文件太长，因为
print (aud_data.shape)
输出(9218368,)，但这似乎是一个现实问题，所以我希望有一种方法可以某种方式获取音频文件的FFT。
我究竟做错了什么？谢谢。
编辑
这个问题的更好表达是：音乐处理中的FFT是否有用？例如2件相似。
正如评论中指出的那样，我的简单方法太慢了。
谢谢。
python大神给出的解决方案
为了大大加快分析的fft部分，您可以将数据零填充至2的幂：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# rate, aud_data = scipy.io.wavfile.read(file)
rate, aud_data = 44000, np.random.random((9218368,))
len_data = len(aud_data)
channel_1 = np.zeros(2**(int(np.ceil(np.log2(len_data)))))
channel_1[0:len_data] = aud_data
fourier = np.fft.fft(channel_1)
这是使用上述方法绘制一些正弦波的傅立叶变换的实部的示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# rate, aud_data = scipy.io.wavfile.read(file)
rate = 44000
ii = np.arange(0, 9218368)
t = ii / rate
aud_data = np.zeros(len(t))
for w in [1000, 5000, 10000, 15000]:
aud_data += np.cos(2 * np.pi * w * t)
# From here down, everything else can be the same
len_data = len(aud_data)
channel_1 = np.zeros(2**(int(np.ceil(np.log2(len_data)))))
channel_1[0:len_data] = aud_data
fourier = np.fft.fft(channel_1)
w = np.linspace(0, 44000, len(fourier))
# First half is the real component, second half is imaginary
fourier_to_plot = fourier[0:len(fourier)//2]
w = w[0:len(fourier)//2]
plt.figure(1)
plt.plot(w, fourier_to_plot)
plt.xlabel('frequency')
plt.ylabel('amplitude')
plt.show()
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