问题描述
首先，我对 python 很陌生。我正在尝试编写一个脚本，在其中输入录音，在内部应用 eq 并返回修改后的信号。在研究这个主题时，我发现了一些通过 python 中的传递函数处理信号的方法，但是我只发现了像低通滤波器等这样的函数，这不符合我的需求，因为我有一个特定的 eq 操作。我以大胆的方式构建了所需的滤波器曲线 eq：The needed filter curve constructed in Audacity
如果我对信号处理的有限理解是正确的，我需要将连续曲线转换为离散传递函数，然后将该传递函数应用于输入信号。但是，我不知道如何将曲线转换为传递函数。此外，由于这是我第一次使用 python，我对如何在 python 脚本中实现这个过程的知识非常有限。如果您能提供任何帮助，我将不胜感激，谢谢！
解决方法
我以为我熟悉信号处理，但我还没有听说过传递函数。根据您的要求，我怀疑您需要一个“脉冲响应”（在 FIR 滤波器的上下文中也称为滤波器内核或卷积内核）。
您首先通过要应用于音频的过滤器过滤 Dirac delta function 来创建脉冲响应。您必须在此处选择一个长度参数 N，稍后我将为您提供一个启发式方法*。
在 Audacity 中，您首先创建一个长度为 N 个样本（比如 100 个）的每样本 32 位无声单声道波形。将中间样本编辑为最大值。现在用你的均衡器过滤整个波形，结果就是你的脉冲响应（在非常低的音量下）。
导出这个脉冲响应并以某种方式将它作为浮点值数组导入python。确保缩放/分割这些值，使静音为 0，最大音量值为 1（实际值将是非常小的数字）。这样可以确保下一步不会改变信号的整体音量。
实际过滤任何冗长信号的方法是通过convolving 具有脉冲响应的信号以获得均衡信号。我希望你有一个库函数。
（您可能希望在过滤之前为信号添加 N 个静音样本，以确保不会丢失任何内容）
*) 如何选择长度 N，需要平衡两个因素。长度不能太长，因为过滤效果应该是局部的。使其等于采样率使滤波器的效果范围为 ±1 秒。使它太小会导致滤波器不准确和“泄漏”频率。用肉眼检查脉冲响应值时，请检查最外面的值（样本 0 和样本 N-1）是否足够小。对于 16 位信号，一个不错的选择是 < 1/32768 (~0.00003)。
尽管如此，除非您的滤波器通过亚音速，否则只有后一个标准很重要，因为脉冲会很短。我首先会严重高估过滤器的大小，比如 N=1000，然后寻找第一个样本（从外向中心）超过这个阈值，然后你会找到理想的 N。
[编辑] 我刚刚注意到在我的 Audacity (v2.2.1) 中，您可以指定“过滤器大小”并以绿色预览响应的外观。我在你的屏幕截图中没有看到这个选项。