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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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配列内の数値の抽出の仕方(周波数で指定)

hirohiro1999

総合スコア5

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。

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投稿2021/11/09 06:42

・やっていること
現在Pythonを使用して音声解析をしています。
指定したヘルツ数で数値を抽出したいのですが、どのように抽出したら良いのかがわかりません。

使用しているコード

Python

1import struct 2import wave 3import math 4from matplotlib.colors import same_color 5import numpy as np 6import matplotlib.pyplot as plt 7def main(): 8 filename = "1_cut1.wav" 9 wf = wave.open(filename, "r" ) 10 # WAVファイルの情報を表示 11 print ("オーディオチャンネル数(モノラル: 1 ステレオ:2 ) : ", wf.getnchannels()) 12 print ("サンプルサイズ(バイト数) : ", wf.getsampwidth()) 13 print ("サンプリングレート : ", wf.getframerate()) 14 print ("オーディオフレーム数 : ", wf.getnframes()) 15 print ("圧縮形式 : ", wf.getcomptype()) 16 print ("(圧縮形式) : ", wf.getcompname()) 17 print ("パラメータ : ", wf.getparams()) 18 print ("記録時間(Sec) : ", float(wf.getnframes()) / wf.getframerate() ) 19 sw = wf.getsampwidth() #バイト数 20 fs = wf.getframerate() #サンプリング周波数 21 nf = wf.getnframes() #オーディオフレーム数 22 fc = 2000 #下限 # カットオフ周波数 23 fb = 5000 #上限 24 mado = float(wf.getnframes()) / wf.getframerate() 25 g = wf.readframes(wf.getnframes()) 26 g = np.frombuffer(g, dtype= "int16")/32768.0 # -1~1に正規化 27 #mado = math.floor(wf.getnframes() / wf.getframerate()) #全体 28 N = mado*fs # サンプル数=窓(1秒)×サンプリング周波数 29 wf.close() 30 # for ki in range(round(wf.getnframes()/fs)-1): 31 gz = g[::2] # サンプル数片方にわける 32 G = np.fft.fft(gz) # 高速フーリエ変換 33 #逆フーリエ変換 34 hpG = [(0.0+0.0j if xi < fc*mado else c.real+c.imag*1j )for xi,c in enumerate(G)] 35 hpG = [(0.0+0.0j if xi > len(G)-fc*mado else c.real+c.imag*1j )for xi,c in enumerate(hpG)] 36 hpG = [(0.0+0.0j if xi < fs/2 and xi > fb*mado else c.real+c.imag*1j )for xi,c in enumerate(hpG)] 37 hpG = [(0.0+0.0j if xi > fs/2 and xi < len(G)-fb*mado else c.real+c.imag*1j )for xi,c in enumerate(hpG)] 38 r = np.fft.ifft(hpG,n=N) 39 r = [x.real*32768 for x in r] 40 r = np.array(r,dtype=np.int16) 41 print(r) 42 print(r[2000:5000]) #配列0が0Hzの場合これかな? 43 print(r[0:3000]) #配列0が2000Hzの場合これかな? 44 fmt = '{}h'.format(len(r)) 45 r = struct.pack(fmt, *r) 46 #全部 47 # fOut = wave.open("C:\Users\hiro2\Desktop\sound\kara\"+str(ki)+"_"+str(ki+1)+"section.wav", "wb") 48 fOut = wave.open("2_cut5_bp.wav", "wb") 49 fOut.setparams((1,sw,fs,nf, "NONE", "not compressed")) 50 fOut.writeframes(r) 51 fOut.close() 52if __name__ == '__main__': 53 main()

上記のコードを使用していて、40行目の

Python

1r = np.array(r,dtype=np.int16)

の配列から2000Hz~5000Hzの間で数値を抽出して新たな配列に突っ込みたいのですが、どのように指定すればよいのか。
また、配列の0番目が何を表しているのかがわかりません。

・試してみたこと

Python

1print(r[2000:5000]) #配列0が0Hzの場合これかな? 2print(r[0:3000]) #配列0が2000Hzの場合これかな?

上記のように実験してみたもののよくわからなかったです。
使用しているコードはバンドパスフィルターをかけたものなのですが、この配列にバンドパスの影響が出ているのかもあまりわかっていません。

わかる方いらっしゃいましたら教えていただきたいです。

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jbpb0

2021/11/09 07:43 編集

https://teratail.com/questions/368287 に記載のコードのように、 np.fft.fft(... のところに np.fft.fftfreq(... を追加して周波数を計算して、その周波数で2000〜5000になる範囲の位置に相当する「np.fft.fft(...」を取り出せば、 > 2000Hz~5000Hzの間で数値を抽出 になります import numpy as np xxx=np.arange(20) yyy=np.arange(20)+100 print(xxx) print(yyy) print(xxx[np.where((yyy>105)&(yyy<112))]) で、yyyが105よりも大きくて112よりも小さい範囲に相当するxxxの値を取り出せます yyyが「np.fft.fftfreq(...」の結果の周波数で、xxxが「np.fft.fft(...」の結果なら、同じやり方で特定の周波数範囲の値だけ取り出せますよね 【追記】 print(xxx[np.where((yyy>105)&(yyy<112))]) ↓ 変更 print(xxx[(yyy>105)&(yyy<112)]) でも、できます
hirohiro1999

2021/11/12 08:28

なるほど! ありがとうございます。
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回答1

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ベストアンサー

FFT変換の値の表示について
に記載のコードのように、

python

1np.fft.fft(...

のところに

python

1np.fft.fftfreq(...

を追加して周波数を計算して、その周波数で2000〜5000になる範囲の位置に相当する「np.fft.fft(...」を取り出せば、

2000Hz~5000Hzの間で数値を抽出

になります

投稿2021/11/15 07:04

jbpb0

総合スコア7651

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