睡眠学習向け音声データにプログラミングで432Hz音を生成

はじめに

YouTubeの主に英語圏の語学学習向けのチャンネルで睡眠学習(Sleeping Study)が流行っているようですが、あの暗記用のフレーズと一緒に流れている独特なBGMはどのようにして作成しているのでしょうか。調べたところ、脳波をリラックスさせて記憶に残るという周波数432Hzにしているというのです。そこで、今回は、プログラミングでBGMのサウンドを432Hzに変換するコードを試してみましたので共有いたします。

432Hzのサウンドを作成するPythonコード

今回は、Python + numpy + sounddevice + scipyで試してみました。

前準備として、以下のファイルを用意しています。
・BGMとして通常の波の音のサウンドデータ:ocean_waves.mp3
・睡眠学習で暗記したいフレーズがある音声データ:words.mp3

ポイントは、Pythonのライブラリ sounddevice を使用することです。
参考記事
公式URL　https://pypi.org/project/sounddevice/

動作環境(インターネット接続可能なパソコンで今回検証）に以下のライブラリをインストールしておきます。

pip install numpy sounddevice scipy

実際に試して動作を確認してみたサンプルのPythonコードを以下に記載します。

import numpy as np
import sounddevice as sd
from scipy.io import wavfile
import librosa

# パラメータ
sample_rate = 44100  # Hz
duration = 60  # 秒（BGMの長さ）
freq = 432  # Hz

# 432Hzサイン波生成
t = np.linspace(0, duration, int(sample_rate * duration))
tone = 0.5 * np.sin(2 * np.pi * freq * t)

# 自然音（例: 波の音）を読み込み（事前にダウンロード）
natural_sound, sr = librosa.load("ocean_waves.mp3", sr=sample_rate, duration=duration)
natural_sound = 0.7 * natural_sound / np.max(np.abs(natural_sound))  # 音量正規化

# ミックス
mixed_bgm = tone * 0.4 + natural_sound * 0.6  # 音量バランス

# 単語音声（例: 仮のTTS音声）を読み込み
word_sound, sr = librosa.load("words.mp3", sr=sample_rate)
word_duration = len(word_sound) / sample_rate
interval = 10  # 単語間隔（秒）

# 単語音声を繰り返し配置
output = np.copy(mixed_bgm)
for i in range(0, int(duration // (word_duration + interval))):
    start = int(i * (word_duration + interval) * sample_rate)
    end = start + len(word_sound)
    if end < len(output):
        output[start:end] += word_sound * 1.0  # 単語音声を重ねる

# 保存
wavfile.write("output_432hz_with_words.wav", sample_rate, output)

# 再生（オプション）
sd.play(output, sample_rate)
sd.wait()

今回の検証は一旦、ここまでになります。