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Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

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。

解決済

wavファイルの周波数信号をプロットさせるプログラムでエラーが消えない

iface
iface

総合スコア38

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投稿2021/01/30 05:06

前提・実現したいこと

下記のプログラムはwavファイルを読み込み時間信号、周波数信号のグラフをプロットするものです。今まで、サンプリングレート16000Hz、再生時間を3秒のwavファイルを用いていたが、機械学習させるプログラムの都合上、wavファイルのサンプリングレートを5500Hz、再生時間を1秒に短縮させた。しかし、下記のようなエラーが出てしまっている状態です。

発生している問題・エラーメッセージ

WavFileWarning: Chunk (non-data) not understood, skipping it. rate, data = scipy.io.wavfile.read(wav_filename) 20679 -24542 1.272705327081669 -1.5132643439954876 Traceback (most recent call last): File "bandpass3.py", line 62, in <module> plt.plot(time,data,label = 'f(n)') File "C:\Users\nakat\anaconda3\envs\bandpass\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 2840, in plot return gca().plot( File "C:\Users\nakat\anaconda3\envs\bandpass\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 1743, in plot lines = [*self._get_lines(*args, data=data, **kwargs)] File "C:\Users\nakat\anaconda3\envs\bandpass\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 273, in __call__ yield from self._plot_args(this, kwargs) File "C:\Users\nakat\anaconda3\envs\bandpass\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 399, in _plot_args raise ValueError(f"x and y must have same first dimension, but " ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (6145,) and (6144,)

該当のソースコード

import sys import scipy.io.wavfile from scipy.io.wavfile import write from scipy.io.wavfile import read from scipy.fftpack import rfft,irfft,fftfreq import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #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) print(np.max(data)) print(np.min(data)) #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 fft_data = fft_data/2750 #サンプル数/2←今までは16000*3/2 # 配列fft_dataをコピー fft_data2 = fft_data.copy() # bandpass処理 #fft_data2[(freqList < 80)&(freqList > -80)] = 0 #highpass fft_data2[(freqList >2500)|(freqList < -2500)] = 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*5500) #N = 5500*1←今まで16000*3 #data2ri = data2.real.astype(np.int16) print(max(data2)) print(min(data2)) ############################## #######グラフプロット省略###### ############################## plt.show()

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

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