音声ファイルの周波数を解析してみよう その1

概要

皆さんこんにちは。

チューナーを作ってみたい！。。と思ったけどはるか遠い道のりなので基礎の基礎から始めようと思ったのがことの発端です。

今回は音声ファイルを開き、周波数を解析するモジュールを作ってみたいと思います。

参考にしたサイト

• https://qiita.com/itoru257/items/8af2902d8ce851ae74ea
  • pythonで音声ファイルを扱い方法で参考になりました。pydubとffmpegが必要なようです。私の環境はmacなので音声ファイルはm4aを用いました。
  • 私の環境では上記サイトで紹介されているffmpegのインストールが失敗しましたので、以下のサイトを参考にしました。
    • https://fukatsu.tech/install-ffmpeg
    • https://momonoki2017.blogspot.com/2018/03/pythonfft-1-fft.html
  • pythonのnumpyを使って高速フーリエ変換変換を行う方法が書いてあり参考になります。もっと複雑なことをやってみたいですが、私は初心者であるため今回はこのサイトに載っている基本的なフーリエ変換を行います。

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 | 自調自考の旅

実際のコード

今回は以下のことをやってみます。

• 音声ファイルをpythonで読み込む
• 音声の波形をプロットする
• フーリエ変換を行い周波数分布をプロットする

以下、実際のコードです。コードを実行する前にpydubとffmpegをインストールしておきましょう。

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


from pydub import AudioSegment
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def fft_test_1():
    sound = AudioSegment.from_file("test_sound.m4a", "m4a")
    samples = sound.get_array_of_samples()
    F = np.fft.fft(samples)
    F_abs = np.abs(F)
    plt.plot(F_abs)
    plt.show()
def plot_sound():
    sound = AudioSegment.from_file("test_sound.m4a", "m4a")

    samples = sound.get_array_of_samples()

    plt.plot(samples)
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    plot_sound()
    fft_test_1()