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必要なライブラリ
-
**pydub**:
MP3ファイルを扱うため。
-
**scipy**:
信号処理に使用。
-
**numpy**:
数値計算に使用。
-
**matplotlib**: データの視覚化に使用。
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**praat-parselmouth**: 音声データからフォルマント解析を行うために使用することができる。
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ステップバイステップ手順
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1. 環境の準備
```bash
pip
install pydub
scipy
numpy
matplotlib praat-parselmouth
```
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2. MP3ファイルの読み込みと前処理
```python
from
pydub
import AudioSegment
import
parselmouth
#
MP3ファイルを読み込む
audio
= AudioSegment.from_file("path_to_your_file.mp3")
#
ステレオからモノラルへ変換（必要な場合）
audio
= audio.set_channels(1)
#
サンプルレートを変更（必要な場合）
audio
= audio.set_frame_rate(16000)
#
numpy配列へ変換
samples
= np.array(audio.get_array_of_samples())
```
####
3. フォルマントの抽出
```python
import
parselmouth
#
Parselmouthを使用して音声を処理
sound
= parselmouth.Sound(samples, sampling_frequency=16000)
formant
= sound.to_formant_burg()
#
分析のための時間範囲を設定
time_step = 0.01
times
= np.arange(0, sound.duration, time_step)
formants
= [(formant.get_value_at_time(1, t), formant.get_value_at_time(2, t)) for t in times]
```
####
4. データの視覚化
```python
import
matplotlib.pyplot as plt
#
フォルマントデータをプロット
f1,
f2 = zip(*formants)
plt.scatter(f1, f2)
plt.xlabel('First Formant (F1)')
plt.ylabel('Second Formant (F2)')
plt.title('Formant Trajectory')
plt.grid(True)
plt.show()
```
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注意点
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ファイルパス、サンプルレートなどは環境に合わせて調整してください。
-
フォルマントの解析は音声の質に大きく依存します。録音環境や発声のクリアさが結果に影響を与える可能性があります。
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必要な修正
1.
**ffmpegのインストール**:
pydubは内部でffmpegを使用してオーディオファイルを処理します。M4Aファイルを扱う場合、システムにffmpegがインストールされている必要があります。
macOSの場合:
```bash
brew install ffmpeg
```
Windowsの場合:
```bash
choco install ffmpeg
```
Linuxの場合
(Ubuntu):
```bash
sudo apt-get install ffmpeg
```
2.
**コードの修正**:
MP3ファイルをM4Aファイルに置き換えるだけで、基本的には同様の処理が可能です。
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修正後のPythonコード例
```python
from
pydub
import AudioSegment
import
parselmouth
import
numpy
as np
import
matplotlib.pyplot as plt
#
M4Aファイルを読み込む
audio
= AudioSegment.from_file("path_to_your_file.m4a")
#
ステレオからモノラルへ変換（必要な場合）
audio
= audio.set_channels(1)
#
サンプルレートを変更（必要な場合）
audio
= audio.set_frame_rate(16000)
#
numpy配列へ変換
samples
= np.array(audio.get_array_of_samples())
#
Parselmouthを使用して音声を処理
sound
= parselmouth.Sound(samples, sampling_frequency=16000)
formant
= sound.to_formant_burg()
#
分析のための時間範囲を設定
time_step = 0.01
times
= np.arange(0, sound.duration, time_step)
formants
= [(formant.get_value_at_time(1, t), formant.get_value_at_time(2, t)) for t in times]
#
フォルマントデータをプロット
f1,
f2 = zip(*formants)
plt.scatter(f1, f2)
plt.xlabel('First Formant (F1)')
plt.ylabel('Second Formant (F2)')
plt.title('Formant Trajectory')
plt.grid(True)
plt.show()
```
このように、MP3と同じライブラリと手法を使用して、M4Aファイルからも音声データを解析することができます。ただし、環境によってはffmpegの設定が異なる場合があるので、その点は注意が必要です。
音楽：BGMer
http://bgmer.net
