バンドパスフィルタ処理を行った周波数信号を時間信号に戻し、音声を再生させたい。

前提・実現したいこと

前回、バンドパスフィルタ処理がうまくいくようになったので、フィルタ処理を行う前、行った後とで、どのぐらい違いがあるのかを耳で聞きたいと思いました。

発生している問題・エラーメッセージ

音声が再生されるように、Ipython.display()を用いて実行したのですが、エラーメッセージが出ることがなく波形だけがプロットされました。

該当のソースコード

import sys
import scipy.io.wavfile
from scipy.fftpack import rfft,irfft,fftfreq
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import IPython.display as ipd
 
#音声ファイル読み込み
args = sys.argv
wav_filename = args[1]
rate, data = scipy.io.wavfile.read(wav_filename)

#縦軸（振幅）の配列を作成
data = data / 32768
#横軸（時間）の配列を作成　　#np.arange(初項, 等差数列の終点, 等差)
time = np.arange(0, data.shape[0]/rate, 1/rate) 


#縦軸：dataを高速フーリエ変換する（時間領域から周波数領域に変換する）
fft_data = np.fft.fft(data)  
#横軸：周波数の取得　　#np.fft.fftfreq(データ点数, サンプリング周期)
freqList = np.fft.fftfreq(data.shape[0], d=1.0/rate)  

# 正規化 + 交流成分2倍
fft_data = fft_data/24000 #サンプル数/2
#fft_data[0] = fft_data[0]/2

# 配列fft_dataをコピー
fft_data2 = fft_data.copy()

# bandpass処理
fft_data2[(freqList < 300)&(freqList > -300)] = 0   #highpass
fft_data2[(freqList > 2300)|(freqList < -2300)] = 0 #lowpass

# 高速逆フーリエ変換（時間信号に戻す）
data2 = np.fft.ifft(fft_data2)

# 振幅を元のスケールに戻す
data2 = np.real(data2*48000) #N = 16000*3

# グラフ表示
fig = plt.figure(figsize=(10.0, 8.0))
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'
plt.rcParams['font.size'] = 12

#データプロット
#時間信号(before)
#plt.subplot(221)
#plt.plot(time,data,label = 'f(n)')
#plt.ylim(-1.5,1.5)
#plt.xlabel("Time", fontsize=12)
#plt.ylabel("Signal", fontsize=12)
#plt.grid()
#leg = plt.legend(loc=1, fontsize=15)
#leg.get_frame().set_alpha(1)

#周波数信号(before)
#plt.subplot(222)
#plt.plot(freqList, np.abs(fft_data),label = 'F(k)')
#plt.xlim(-3000, 3000) 
#plt.ylim(0,0.1)
#plt.xlabel('Frequency', fontsize=12)
#plt.ylabel('Amplitude', fontsize=12)
#plt.grid()
#leg = plt.legend(loc=1, fontsize=15)
#leg.get_frame().set_alpha(1)

#時間信号(after)
plt.subplot(221)
plt.plot(time,data2,label = 'f2(n)')
plt.ylim(-1.5,1.5)
plt.xlabel("Time", fontsize=12)
plt.ylabel("Signal", fontsize=12)
plt.grid()
leg = plt.legend(loc=1, fontsize=15)
leg.get_frame().set_alpha(1)


#周波数成分(after)
plt.subplot(222)
plt.plot(freqList,np.abs(fft_data2),label = 'F2(k)')
plt.xlim(-3000,3000)
plt.ylim(0,0.1)
plt.xlabel('Frequency', fontsize=12)
plt.ylabel('Amplitude', fontsize=12)
plt.grid()
leg = plt.legend(loc=1, fontsize=15)
leg.get_frame().set_alpha(1)

plt.show()

ipd.Audio(data2,rate = 16000)