「スペクトラルノイズ除去による雑音除去」によるSoundEnvelopのグラフ表示

Question

前提・実現したいこと

スペクトラルノイズ除去による雑音除去
https://www.ai-shift.co.jp/techblog/1305

こちらのサイトのプログラムを実行したいのですが、その過程で青が元の音声、オレンジがSoundEnvelopの二色で構成されたグラフが表示されています。
このグラフの表示の仕方を教えていただきたいです。

該当のソースコード

import numpy as np
from scipy.ndimage import maximum_filter1d

def envelope(y, rate, threshold):
    """
    Args:
        - y: 信号データ
        - rate: サンプリング周波数
        - threshold: 雑音判断するしきい値
    Returns:
        - mask: 振幅がしきい値以上か否か
        - y_mean: Sound Envelop
    """
    y_mean = maximum_filter1d(np.abs(y), mode="constant", size=rate//20)
    mask = [mean > threshold for mean in y_mean]
    return mask, y_mean

上記のプログラムについて

上記のプログラムは、web上のソースコードの一部になります。SoundEnvelopのグラフの実行前に入力されたものです。

Answer 1

下記でいかがでしょうか。

参照：https://teratail.com/questions/362175
（thresholdは適当です。適宜調整してください）

import librosa
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.ndimage import maximum_filter1d

def envelope(y, rate, threshold):
    """
    Args:
        - y: 信号データ
        - rate: サンプリング周波数
        - threshold: 雑音判断するしきい値
    Returns:
        - mask: 振幅がしきい値以上か否か
        - y_mean: Sound Envelop
    """
    y_mean = maximum_filter1d(np.abs(y), mode="constant", size=rate//20)
    mask = [mean > threshold for mean in y_mean]
    return mask, y_mean

sample_rate= 32000

# 音声ファイルの読み込み
sig, _ = librosa.load(path=音声ファイルパス, sr=sample_rate)

# ノイズデータ取得
mask, noise_clip = envelope(sig, sample_rate, threshold=0.03)

plt.plot(sig)
plt.plot(noise_clip)

Comments

[SSDD]

ありがとうございます！