今回は、短時間フーリエ変換（Short-Time Fourier Transform: STFT）を実装してみます。音声信号スペクトルの時間変化を解析する手法です。 表題の通りのまさに備忘録。音声波形をヒルベルト変換して包絡および瞬時位相を計算し、そこから元の音声波形を再構成するスクリプトをPythonで書いた話。SPTKに付属のdata.shortをwavに変換して用いた。発話内容は「青い植木鉢」である。処理の核となるのは…
忘備録としてraspberry piを使用した音声のリアルタイム処理に関するサイトを記しておく。 ・VNC経由でidleが起動できない場合の対処法 python - tkinter through VNC without physical display - Stack Overflow Write these few… Pythonで音声信号処理（2011/05/14）. Pythonを使って音声データからスペクトログラムを作成する 85件のビュー; Pythonのmatplotlibでgifアニメを作成する 83件のビュー; 目次. Pythonでスペクトログラムを描画してみようと思ったけど、今までフーリエ変換で利用してきたnumpyやscipyにはスペクトログラムを描画する機能はないようです。 Pythonのグラフ描画ライブラリであるmatplotlibの中にspecgram()という関数があったので使ってみます。 FFTは時系列データの周波数分析に重宝しますが、時間の変化はわかりません。スペクトログラムは周波数と時間変化の両方を分析可能な手法です。しかし計算方法は少々手順を踏みます。ここではPythonによるコーディングを1つずつ解説して行きます。
先程インストールしたpyaudioを使います。 今回紹介するプログラムでは、時間（秒数）を指定して、その時間だけ録音するという機能です。 Pythonで音を録音して可視化するとraspberryPi と pyaudioで録音、音声波形処理を参考にしました。 今回は、Pythonを使って.wavファイルの波形表示をしてみます。 サンプルプログラム import numpy as np import wave import pyaudio import matplotlib.pyplot as plt def ReadWavFile(FileName = "sample.wa… pythonで録音する方法. リニア PCM (音声フォーマットが1) の場合は未使用。 サブチャンク② 識別子: 4 “data” (0x64617461)で固定。 サブチャンク② サイズ: 4: 波形データのバイト数(総ファイルサイズ – 126) データ * 波形データを格納。リニアPCMの場合は時間順に格納される。 Pythonでサウンドスペクトログラム. 1 概要¶; 2 pydubを使って音楽ファイルを読み込み¶; 3 numpyを使ってフーリエ変換を実施し、スペクトログラムを作成¶