現状
jupyter notebookであるディレクトリ内の複数のステレオ音wavfileを繰り返してフーリエ変換しているところです。
ここで、縦軸を振幅、横軸を周波数とした分布図を出力しましたが、全ファイルのデータが混ざった状態になっているようです。
個々のwavファイルのフーリエ変換結果に対して、1つずつ分布図を出力する方法はあるのでしょうか?
該当の分布図を貼り付けたかったのですが、できなかったので省略しています。
ご回答のほど、よろしくお願いいたします。
該当のコード
import wave from pydub import AudioSegment import glob import os import struct from scipy import fromstring, int32 import numpy as np from pylab import * %matplotlib inline os.chdir('C://Users//karita//sound//data//wav') #パス指定 for file in glob.glob("*.wav"): wavfile = open(file, "rb")#サンプルwavファイル wr = wave.open(wavfile, "rb") #wavファイルの読み込み ch = wr.getnchannels() # モノラルなら1,ステレオなら2 width = wr.getsampwidth() # サンプル長(1byte=8bit) fr = wr.getframerate() #サンプリンググレート(サンプリング周波数) fn = wr.getnframes() # 全体のオーディオフレーム数(全データ点数)⇒サンプリング周波数で割れば時間 N = 48000 #サンプリングレート"fr"の半分の値 span =4 #フーリエ変換の回数 print(wavfile) print('サンプル数',N) print('チャンネル', ch) print('サンプル長(bytes)', width) print('サンプリンググレート', fr) print('全オーディオフレーム数', fn) print('サンプル時間',fn/fr,'秒') print('N*span時間', 1.0 * N * span / fr, '秒') origin = wr.readframes(wr.getnframes()) #メソッドreadframes(n)でnデータ点数を読み込む、ここでは全データ点数の読み込み data = origin[:N * span * ch * width] #"origin"から要素の範囲[ ]を指定 wr.close() print('現配列長', len(origin)) #"origin"の要素数 print('サンプル配列長: ', len(data)) #"data"の要素数 X = np.frombuffer(data, dtype="int16")#"data"をバイナリ表記から16bitsの整数数列に変換 # ステレオ前提、左右音に分ける ※モノラルは単に1つおきにデータを読みこむため、必要ない工程 left = X[::2] #"0から2番目おき"に要素を得る right = X[1::2] #"1から2番目おき"に要素を得る print(X) print(len(X)) print(left) print(len(left)) print(right) print(len(right)) #各サンプル区間ごとの周波数分布を配列で返してきます def fourier (x, n, w): #x:データ成分、n:個数、w:次元 K = [] for i in range(0, w-2): sample = x[i * n:( i + 1) * n] #i~(i+1)番目の要素を得る partial = np.fft.fft(sample) #"sample"をフーリエ変換 K.append(partial) #"K"に"partial"を追加 return K #周波数分布をもとに、実空間での波形を生成しています def inverse_fourier (k): ret = [] for sample in k: inv = np.fft.ifft(sample) #"sample"を逆フーリエ変換 ret.extend(inv.real) #"inv.real"を"ret"に追加 print (len(sample)) return ret Kl = fourier(left, N, span) Kr = fourier(right, N, span) #周波数リスト freqlist = np.fft.fftfreq(N, d=1/fr) #振幅スペクトル #実部と虚部を取り出すには、".real" と ".imag" を使用 #kl[1]は要素数2以上必要⇒spanは4以上 amp = [np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in Kl[1]] plot(freqlist, amp, marker= 'o', linestyle='-') #周波数リスト、振幅スペクトル、点、線スタイル axis([0, 48000, 0, 100000]) amp = [np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in Kr[1]] plot(freqlist, amp, marker= 'o', linestyle='-') for i, file in enumerate(glob.glob("*.wav")): # 出力CSVファイル名 csv_path = os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + '.csv' # 元のファイル名をそのままつける np.savetxt( csv_path, [amp], fmt="%.0f",delimiter=",") print('==============================================================================================================================')
<_io.BufferedReader name='000000000.wav'>
サンプル数 48000
チャンネル 2
サンプル長(bytes) 4
サンプリンググレート 96000
全オーディオフレーム数 192000
サンプル時間 2.0 秒
N*span時間 2.0 秒
現配列長 1536000
サンプル配列長: 1536000
[ 6656 6144 -7681 ... 4864 1791 -1]
768000
[ 6656 -7681 -6656 ... 15103 32000 1791]
384000
[6144 -1 6191 ... -1 4864 -1]
384000
==============================================================================================================================
<_io.BufferedReader name='000001000.wav'>
サンプル数 48000
チャンネル 2
サンプル長(bytes) 4
サンプリンググレート 96000
全オーディオフレーム数 192000
サンプル時間 2.0 秒
N*span時間 2.0 秒
現配列長 1536000
サンプル配列長: 1536000
[ 6656 6144 -7681 ... 4864 1791 -1]
768000
[ 6656 -7681 -6656 ... 15103 32000 1791]
384000
[6144 -1 6191 ... -1 4864 -1]
384000
==============================================================================================================================
<_io.BufferedReader name='000002000.wav'>
サンプル数 48000
チャンネル 2
サンプル長(bytes) 4
サンプリンググレート 96000
全オーディオフレーム数 192000
サンプル時間 2.0 秒
N*span時間 2.0 秒
現配列長 1536000
サンプル配列長: 1536000
[ 6656 6144 -7681 ... 4864 1791 -1]
768000
[ 6656 -7681 -6656 ... 15103 32000 1791]
384000
[6144 -1 6191 ... -1 4864 -1]
384000
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(各wavファイルの情報の出力後、一番下に分布図出力される)
補足情報
windows10
python3.7.4
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