【まとめ】Pythonで音声処理

square()メソッドで矩形波の配列を取得する。importnumpyasnpfromscipyimportsignalimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange(-3.5,3.5,0.01)y=sig

sawtooth()メソッドの第二引数を0.5に設定し、三角波の配列を取得する。importnumpyasnpfromscipyimportsignalimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange(-6,6

sawtooth()メソッドでのこぎり波の配列を取得する。importnumpyasnpfromscipyimportsignalimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange(-7.5,7.5,0.01)y

Pythonのwaveモジュールを用いて、波形の音声をwavファイルとして書き出す。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportwaveimportstructfilename=&quo

〇正弦波のラ(440Hz)の音importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportwaveimportstructfilename="sine_440Hz.wav"a=0.1

PyAudioを用いて、wavファイルを再生する。importwaveimportpyaudiofilename="sample.wav"CHUNK=1024w=wave.open(filename,'rb&#

PyAudioを用いて、波形の音声をそのまま出力する。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportstructimportpyaudioa=0.1f0=440fs=44100sec=3C

Pythonのwaveモジュールを用いて、wavファイルの音声を波形として読み込む。今回は、以下の記事で作成したwavファイルを用いる。importnumpyasnpimportwaveimportmatplotlib.pyplotaspl

fft()メソッドでFFT(高速フーリエ変換)を行い、波形の周波数スペクトルを求める。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplta=0.1f0=440fs=44100sec=3n=np.arang

〇正弦波のラ(440Hz)の周波数スペクトルimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplta=0.1f0=440fs=44100sec=3n=np.arange(fs*sec)s=a*np

PyAudioを用いて、入力した音声をwavファイルに書き出す。importpyaudioimportwavefilename="sample.wav"fs=44100sec=3CHUNK=1024p=pyaudio.P

fft()メソッドでFFT(高速フーリエ変換)を行い、wavファイルの音声の周波数スペクトルを求める。importnumpyasnpimportwaveimportmatplotlib.pyplotaspltfilename="s

音階(音の高さ)と音価(音の長さ)を指定して、それらをつなげたものをwavファイルに書き出す。importnumpyasnpimportwaveimportstructfilename="cde.wav"a=1.0fs=

saveメソッドで配列をnpyファイルとして書き出す。importnumpyasnpTONES={'C4':261.626,'D4':293.665,'E4':329.628,&#

以下の記事で書き出したTONES.npyとmelody.npyをloadメソッドで配列として読み込む。importnumpyasnpnt=np.load('TONES.npy')TONES=nt.tolist()prin

以下の記事で書き出したTONES.npyとmelody.npyを配列として読み込むことで、演奏する音を変更しやすくする。importnumpyasnpimportwaveimportstructfilename="cde.wav&