Wave音源の取得
音源の取得は以下の関数で行っています。
前回の書き込みの時と同様に引数で、開くファイルのパスを渡しています。
処理の流れとしてはファイルの制御と同じように、以下のような流れで処理を行います。
①ファイルのオープン
② データの取得
③ ファイルのクローズ
def read_wavefile(file_path):
wf = wave.open(file_path, 'rb') <- ファイルをオープン
frames = wf.getnframes() <- トータルのフレーム数を取得
Channels = wf.getnchannels() <- チャンネル数を取得
sampWidth = wf.getsampwidth() <- データの幅取得
framerate = wf.getframerate() <- フレームレートを取得
print( str(frames) + " Frames")
print( str(Channels) + " channels")
print( str(sampWidth*8) + " bit" )
print( str(framerate) + " hz" )
print("\n")
wf.setpos(int(frames/2)) <- データを取得する位置を指定
buf = wf.readframes(FLAME_SIZE) <- 指定サイズデータを取得
wf.close() <- ファイルをクローズ
return buf周波数取得処理
以下の関数で周波数を取得しています。
申し訳ありませんが、私はこういった計算処理がちょっと苦手で理解できていないので、ざっくり説明です。。。
あまり詳しくないので、コードで簡単に注釈しておきます。
詳細が知りたい方は、別の専門的なサイトを見てみてください。。。
def get_freq(data):
data = np.frombuffer(data, dtype= "int16") / 32768.0 <- データが正規化
spectrum = np.fft.fft(data) <- データのスペクトル?を取得
maxvalue = 0
maxidx = 0
tmpvalue = 0
flist = np.fft.fftfreq(FLAME_SIZE, d=1.0/44100) <- 周波数のリストを生成
for j in range( int( len(spectrum) / 2 ) ):
tmpvalue = spectrum[j]
if tmpvalue > maxvalue: <- 最も大きい値となっている部分を抽出
maxvalue = tmpvalue
maxidx = j
print( str(int(flist[maxidx])) + "Hz" ) <- 周波数を出力私は、フーリエ変換についてよく理解できていませんが、各周波数帯を並べて、どこにデータが一番あるのかを見てそこがこの音声の周波数だ！って言っています。
うーん。原理が理解できない。。。
続いて音量の出力です。
音量(デシベル)の出力
以下で、音量を取得しています。
流れ的には以下の通りです。
①累積2乗和を算出
②平均平方根を算出
③2乗平均平方を取得 <-これが入力信号レベル
最後に、 ③で取った値のlog10を取って20をかければ、デシベルになるらしいです。
def get_db(data):
squaressum = 0
# 累積二乗和を算出
for i in range(FLAME_SIZE):
squaressum += data[i] * data[i]
# 平均平方根を算出
meansquare = squaressum / (FLAME_SIZE/2)
# 二乗平均平方を取得 (入出力信号レベル)
rms = math.sqrt(meansquare)
decibel = 20 * math.log10(rms)
print( str( int(decibel) ) + "db" )私には、なぜこれでデシベルが出せるのか全く理解できませんが、これでだせます。
これで、音声の周波数と音量を取得できました。
うまく組み込めば 長時間の無人試験なんかで、音がとまってないか・異音がなってないかといったことに活用できます。
私は、Pythonではありませんが、C# .net で同様の環境を構築し、無人の音声確認 試験環境を構築し試験の効率化をしていたことがあります。
みなさんも一度やってみてください。
ちなみに２つ以下と組み合わせれば、リアルタイムで波形を出力しながら、周波数と音量を確認するなんてことも可能ですなので、やってみてください。
2021/12/21 追記
質問がありましたので、ステレオの音声をLRに分けて周波数を取得するサンプルプログラムを追記します。
デジタル音声では、LとRのデータは連続していますので、sampleWitdh単位でデータを分割すれば、LとRのチャンネルにデータを分けることができます。
今回の場合では、16Bit音声ですので、２Byte単位でデータを分離していきます。
そこまでできれば分離したデータをそれぞれ、単純にFFTすれば周波数が取得できます。
import sys
import wave
import numpy as np
import math
FLAME_NUM = int(8192)
DATA_NUM = int(FLAME_NUM*4) # Stereo 16Bit * FLAME_NUM Frames
def read_wavefile(file_path):
wf = wave.open(file_path, 'rb')
frames = wf.getnframes() # フレーム数を取得
Channels = wf.getnchannels()
sampWidth = wf.getsampwidth()
framerate = wf.getframerate()
print( str(frames) + " Frames")
print( str(Channels) + " channels")
print( str(sampWidth*8) + " bit" )
print( str(framerate) + " hz" )
print("\n")
wf.setpos(int(frames/2)) # 全フレームの真ん中に位置を移動
buf = wf.readframes(FLAME_NUM) # セットした位置からFLAME_SIZEフレームを取得
wf.close()
lbuf = bytearray()
rbuf = bytearray()
#データをLChとRChに分離
for i in range(0 ,DATA_NUM):
if i%4 == 0 or i%4 == 1:
lbuf.append(buf[i])
if i%4 == 2 or i%4 == 3:
rbuf.append(buf[i])
return lbuf,rbuf
def get_freq(data):
ndata = np.frombuffer(data, dtype= "int16") / len(data)
spectrum = np.fft.fft(ndata)
maxvalue = 0
maxidx = 0
tmpvalue = 0
flist = np.fft.fftfreq(FLAME_NUM, d=1.0/44100) # 周波数リスト
for j in range( int( len(spectrum)/2 ) ):
tmpvalue = spectrum[j]
if tmpvalue > maxvalue:
maxvalue = tmpvalue
maxidx = j
print( str(int(flist[maxidx])) + "Hz" )
if __name__ == '__main__':
args = sys.argv
if len(args) != 1:
#保存実行
wave_ldata,wave_rdata = read_wavefile( args[1] )
get_freq(wave_ldata)
get_freq(wave_rdata)
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