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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pythonでスペクトログラムを表示させる

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投稿2020/06/28 07:19

編集2020/06/28 14:35

#前提・実現したいこと
Pythonでフォルダ内全wavをスペクトログラムに変換してみた
上記のサイト様のコードを参考に、Pythonを用いてスペクトログラムを表示させ、出力された画像を保存したいと考えております。

#発生している問題・エラーメッセージ
エラーメッセージは以下のようになっております。

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-19-110c9d249555> in <module> 38 # フォルダ内の全wavファイルをスペクトログラム画像にするループ-------------------------------------------- 39 for i in range(len(path_list)): ---> 40 fft_array, fft_axis, final_time, samplerate = stft(path_list[i], Fs, overlap) # STFT計算の関数を実行 41 42 # データをプロットする。 <ipython-input-19-110c9d249555> in stft(path, Fs, overlap) 12 time_array, N_ave, final_time = function.ov(data, samplerate, Fs, overlap) 13 # ハニング窓関数をかける ---> 14 time_array, acf = function.hanning(time_array, Fs, N_ave) 15 # FFTをかける 16 fft_array, fft_mean, fft_axis = function.fft_ave(time_array, samplerate, Fs, N_ave, acf) ~/Desktop/spectrogram/function.py in hanning(data_array, Fs, N_ave) 36 # オーバーラップされた複数時間波形全てに窓関数をかける 37 for i in range(N_ave): ---> 38 data_array[i] = data_array[i] * han # 窓関数をかける 39 40 return data_array, acf ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4096,2) (4096,)

#コード

import function import numpy as np import glob import os from matplotlib import pyplot as plt def wavload(path): data, samplerate = sf.read(path) if len(data.shape) == 2: return data[:, 0], samplerate return data, samplerate # STFT計算の関数 def stft(path, Fs, overlap): # wavファイルを読み込む(縦軸の校正はしていない) data, samplerate = function.wavload(path) # オーバーラップ抽出された時間波形配列 time_array, N_ave, final_time = function.ov(data, samplerate, Fs, overlap) # ハニング窓関数をかける time_array, acf = function.hanning(time_array, Fs, N_ave) # FFTをかける fft_array, fft_mean, fft_axis = function.fft_ave(time_array, samplerate, Fs, N_ave, acf) # スペクトログラムで縦軸周波数、横軸時間にするためにデータを転置 fft_array = fft_array.T return fft_array, fft_axis, final_time, samplerate # 設定--------------------------------------------------------------------------------------------------- dir = 'wav' # 複数のwavファイルを入れたフォルダを指定する dir_out = os.path.join(*[dir, 'spectrogram']) # スペクトログラム画像を保存するフォルダ # if os.path.exists(dir_out) == 0: # spectrogramフォルダが無い場合はフォルダを新規作成 os.mkdir(dir_out) else: pass path_list = glob.glob(dir + '*.wav') # フォルダ内全wavファイルのパスを検索する Fs = 4096 # FFT時のフレームサイズ overlap = 75 # FFT時のオーバーラップ率 # forループ前にグラフオブジェクトを作成しておく fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) # ------------------------------------------------------------------------------------------------------- # フォルダ内の全wavファイルをスペクトログラム画像にするループ-------------------------------------------- for i in range(len(path_list)): fft_array, fft_axis, final_time, samplerate = stft(path_list[i], Fs, overlap) # STFT計算の関数を実行 # データをプロットする。 im = ax1.imshow(fft_array, vmin=-10, vmax=60, # 色の物理値範囲(データにより調整必要) extent=[0, final_time, 0, samplerate], # 横軸(時間軸)設定 aspect='auto', # 縦横比 cmap='jet') # 色の種類 # カラーバーを設定する(初回のみ)。 if i == 0: cbar = fig.colorbar(im) cbar.set_label('SPL [dBA]') else: pass # 軸設定する。 ax1.set_xlabel('Time [s]') ax1.set_ylabel('Frequency [Hz]') # スケールの設定をする。 ax1.set_yticks(np.arange(0, 20000, 1000)) ax1.set_ylim(0, 4000) file = os.path.basename(path_list[i]) # 拡張子ありファイル名を取得 name, ext = os.path.splitext(file) # 拡張子なしファイル名と拡張子を取得 ext = '.png' # 拡張子を画像ファイル(.png)に変更 out_path = os.path.join(*[dir_out, name + ext]) # 画像ファイル保存パスを作成 # 画像を保存する plt.savefig(out_path, bbox_inches='tight') print(str(i+1) + ' done...') # 計算中がわかるように一応いれとく print('Finish calculation') # 計算終了の合図 # -------------------------------------------------------------------------------------------------------

#試していること
Pythonでフォルダ内全wavをスペクトログラムに変換してみた
上記のサイト様の通りにデータを配置したり、名前を変更したりしているのですがなかなか上手くいきません。エラーメッセージについても自分なりに調査をしているのですが、コードをどのように変更すればいいのか、全くわからない状況です。もしくは元のwavファイルに原因があるのではないかと考えております。何かご助言をいただけたら幸いです。

#補足
使っているPCはmacOS Sierra バージョン10.12.6
Pythonのバージョンは3.6.5です

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