Pythonでオーディオの分析を行う

ライブラリのインポート

import sys
import scipy.io.wavfile
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import librosa
import IPython.display as ipd

オーディオを読み込んで再生ボタンを表示

'sample.wav'の部分で、使用したいオーディオファイルを指定してください。

audio_path = 'sample.wav'
librosa.load(audio_path, sr=44100)
ipd.Audio(audio_path)

xにオーディオのデータを代入

audio_path = 'sample.wav'
x , sr = librosa.load(audio_path)
print(type(x), type(sr))
print(x.shape, sr)

波形を表示

plt.figure(figsize=(14, 5))
librosa.display.waveplot(x, sr=sr)

スペクトル重心の定義式

def spectral_centroid(x, samplerate=44100):
    magnitudes=np.abs(np.fft.rfft(x)) # magnitudes of positive frequencies
    length=len(x)
    freqs=np.abs(np.fft.fftfreq(length, 1.0/samplerate)[:length//2+1]) # positive frequencies
    return np.sum(magnitudes*freqs)/np.sum(magnitudes) # return weighted mean

スペクトル重心を計算

audio_path = 'sample.wav'
x , sr = librosa.load(audio_path)
spectral_centroid(x, samplerate=44100)

スペクトル平坦度の定義式

def spectral_flatness(x): 
    X_f = fft(x) 
    N=len(X_f) 
    magnitude=abs(X_f[:N/2]) 
    sf=geom_mean(magnitude)/aritm_mean(magnitude) 
    return sf

スペクトル平坦度を計算

audio_path = 'sample.wav'
x , sr = librosa.load(audio_path)
spectral_flatness(x)