指定した周波数の音のwavファイルを作成する

noisy_doremi.py

#ノイジーなドレミファソラシドのwavファイルを作成する
import numpy as np
import wave
import struct
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import zeros
import random

fname = 'doremifasorashido.wav'
wf = wave.open(fname, 'w')
ch = 1                          #チャンネル数は1CH（モノラル）
width = 2                       #サンプルサイズは2バイト
samplerate = 44100              #サンプリングレートは44.1kHz
wf.setnchannels(ch)             
wf.setsampwidth(width)          
wf.setframerate(samplerate)

time = 10                       #10秒
all_samples = time * samplerate #データ総数(10×44100個)

# 信号データを作る (numpy の ndarray で)
freq = [261.6, 293.7, 329.6, 349.2, 392, 440, 493.9, 523.3] # 周波数はドレミファソラシド の周波数[Hz]
x = np.linspace(0, time, all_samples+1) # all_samplesを周波数freqの数で分割
y = zeros(all_samples)                  # all_samples分の0行列を作成
slice = int(all_samples/len(freq))      
for i,j in enumerate(freq):
    noise = np.random.rand(slice)       #あえてノイズを加える。あえてね。
    y[slice*i:slice*(i+1)] = np.sin(2*np.pi*j*x[slice*i:slice*(i+1)]) + noise # 周波数 freq[Hz] の正弦波

y = np.rint(32767*y/max(abs(y)))        # [-32767,32767] の範囲に収める
y = y.astype(np.int16)                  # 16ビット整数に型変換する
y = y[0:all_samples]                    # all_samples 個のデータに打ち切る

# ndarray から bytes オブジェクトに変換
data = struct.pack("h" * all_samples , *y)

# データを書き出す
wf.writeframes(data)
wf.close()