python破解加密文件(python破解加密音频)

目前，越来越多的音频加密方式被破解，这导致我们可以在音频文件中寻找有用信息。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python破解加密音频。

首先，我们需要使用Python的第三方库来处理音频。其中，最流行的库是Librosa。

import librosa
audio_file = "encrypted_audio.mp3"
samples, sample_rate = librosa.load(audio_file, sr=None, mono=True)

在上述代码中，我们首先使用Librosa库中的load函数加载需要破解的音频文件。这个函数返回音频数据的样本和采样率。

接下来，我们需要分析这些样本数据。我们可以使用Python的NumPy库进行数据分析。

import numpy as np
fft = np.fft.fft(samples)
magnitude = np.abs(fft)

在上述代码中，我们使用NumPy库的fft函数将音频样本数据转换为频谱数据。然后，我们使用NumPy库的abs函数计算幅度。

接下来，我们需要对频率幅度数据进行过滤。过滤掉低频和高频干扰的信号。

def filter_signal(magnitude, fft, filter_type):
if filter_type == "lowpass":
cutoff = 2000
magnitude[:cutoff] = 0
magnitude[-cutoff:] = 0
elif filter_type == "highpass":
cutoff = 2000
magnitude[cutoff:-cutoff] = 0
return magnitude
magnitude_filtered = filter_signal(magnitude, fft, "lowpass")

在上述代码中，我们定义了一个函数filter_signal，它接受三个参数：幅度，FFT和过滤类型。该函数可以实现低通和高通滤波器。然后，我们使用该函数过滤掉幅度低于2000的信号。

最后，我们将过滤后的频率幅度数据转换回音频数据，并将其保存为解密后的音频文件。

ifft = np.fft.ifft(fft)
librosa.output.write_wav("decrypted_audio.wav", ifft, sample_rate)

在上述代码中，我们使用NumPy库的ifft函数将过滤后的幅度转换为音频变量，并使用Librosa库的write_wav函数将变量保存为解密后的音频文件。

这样，我们就成功地使用Python破解了加密音频文件！