リアルタイムスペクトラム・アナライザーを作ってみた。 PortAudioのPython版PyAudioとnumpyに依存。 実行すると横並び６４個の０〜９の数値の表示が流れ続けます。 マイク音声を入力すると周波数成分別に数字が大きくなります。 リアルタイム16Kサンプリングの512点FFTがCore-i5レベルCPU2%程度の使用量で動きます。 内部ではちゃんと周波数の値が計算されています（ループの中で計算する必要はなかった・・・） - 口笛で音階をつけると大きな数字が現れる場所がスライドします。 - 打撃音は全部の数値が増えます。

spectrum.py

#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8

import sys
import os
import atexit
import time

import numpy as np
import pyaudio


class Spectrum(object):

    FORMAT = pyaudio.paFloat32
    CHANNELS = 1
    RATE = 16000

    def __init__(self):
        self.pa = pyaudio.PyAudio()
        self.last_samples = None
        atexit.register(self.pa.terminate)

    def fft(self, samples):
        win = np.hanning(len(samples))
        res = np.fft.fftshift(np.fft.fft(win*samples))
        freq = np.fft.fftfreq(len(samples), d=self.RATE**-1)
        return zip(freq, 20*np.log10(np.abs(res)))

    def callback(self, in_data, frame_count, time_info, status):
        data = np.fromstring(in_data, np.float32)
        pr = []
        for f,v in self.fft(data)[256-64:256]:
            pr.append(str(min(9, max(0, int((v+50)/10)))))
        print ''.join(pr)
        return (in_data, self.recording)

    def record(self):
        self.recording = pyaudio.paContinue
        stream = self.pa.open(format = self.FORMAT,
                        channels = self.CHANNELS, 
                        rate = self.RATE, 
                        input = True,
                        output = False,
                        #frames_per_buffer = self.FRAME_LEN,
                        frames_per_buffer = 512,
                        stream_callback = self.callback)
        stream.start_stream()

        while stream.is_active():
            try:
                time.sleep(1)
            except KeyboardInterrupt:
                self.recording = pyaudio.paAbort

        stream.start_stream()
        stream.close()

if __name__ == '__main__':
    spe = Spectrum()
    spe.record()