【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。 import numpy as np from scipy import signal import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(-3.5

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。 import numpy as np from scipy import signal import matplotlib.pyplot as plt x

sawtooth()メソッドでのこぎり波の配列を取得する。 import numpy as np from scipy import signal import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(

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。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import wave import struct

〇正弦波のラ(440Hz)の音 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import wave import struct filename = "sine_440Hz

PyAudioを用いて、wavファイルを再生する。 import wave import pyaudio filename="sample.wav" CHUNK = 1024 w = wave.open(filename

PyAudioを用いて、波形の音声をそのまま出力する。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import struct import pyaudio a = 0.1 f0 =

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。 import numpy as np import wave import matplotlib.p

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。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = 0.1 f0 = 440 fs = 441

〇正弦波のラ(440Hz)の周波数スペクトル import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = 0.1 f0 = 440 fs = 44100 sec = 3 n = np.ara

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

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。 import numpy as np import wave import matplotlib.pyplot as plt filen

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。 import numpy as np import wave import struct filename = "cde.wav&qu

saveメソッドで配列をnpyファイルとして書き出す。 import numpy as np TONES = { 'C4': 261.626, 'D4': 293.665, 'E4&#039

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。 import numpy as np nt = np.load('TONES.npy') TONES = n

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。 import numpy as np import wave import struct filename =