Python中如何通过音频识别跳绳次数？

要识别跳绳次数，最简单的方法是用麦克风录下跳绳时的声音，然后分析音频中的冲击波峰。跳绳落地会产生明显的“啪”声，我们可以通过检测这些声音脉冲来计数。

这里有个完整的示例代码，用了pyaudio录音和scipy做信号处理：

import pyaudio
import numpy as np
from scipy.signal import find_peaks
import wave
import time

# 录音参数
CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 44100
RECORD_SECONDS = 30  # 录制30秒

# 开始录音
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=FORMAT,
                channels=CHANNELS,
                rate=RATE,
                input=True,
                frames_per_buffer=CHUNK)

print("开始录音...")
frames = []
for _ in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
    data = stream.read(CHUNK)
    frames.append(data)

print("录音结束")
stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()

# 将音频数据转为numpy数组
audio_data = np.frombuffer(b''.join(frames), dtype=np.int16)

# 计算能量（平方后滑动平均）
window_size = int(0.05 * RATE)  # 50ms窗口
energy = np.convolve(audio_data**2, np.ones(window_size)/window_size, mode='same')

# 归一化
energy = energy / np.max(energy)

# 寻找峰值（跳绳声）
peaks, _ = find_peaks(energy, height=0.2, distance=int(0.3 * RATE))  # 最小间隔0.3秒

# 输出结果
print(f"检测到跳绳次数: {len(peaks)}次")
print(f"峰值位置（秒）: {peaks / RATE}")

# 可选：保存录音用于调试
with wave.open('jump_rope.wav', 'wb') as wf:
    wf.setnchannels(CHANNELS)
    wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))
    wf.setframerate(RATE)
    wf.writeframes(b''.join(frames))

关键点：

1. 用pyaudio录制原始音频
2. 计算短时能量来突出冲击声
3. 用find_peaks找能量峰值，distance参数防止重复检测
4. 调整height和distance阈值来适应不同环境

这方法在安静环境下效果不错，但在嘈杂环境可能需要更复杂的处理，比如带通滤波或机器学习。你可以先试试这个基础版本，根据实际录音调整参数。

简单说就是：录声音、算能量、找波峰。