Python でのリアルタイム オーディオ処理

1. Python でのリアルタイム オーディオ処理
2. Python でリアルタイム オーディオ処理を作成する
3. まとめ

Python は、オーディオ処理タスクに最適な簡単なプログラミング言語です。 Python の組み込みライブラリと使いやすい構文により、オーディオ処理アプリケーションをすばやく簡単に開発できます。

Python の大きな特長の 1つは、リアルタイムのオーディオ処理に使用できることです。 つまり、オーディオ信号を取得して処理し、結果をすぐに聞くことができます。

リアルタイムでサウンドを微調整できるようにしたいライブ音楽処理などのアプリケーションに最適です。

Python には、人気のある PyAudio ライブラリなど、オーディオ処理用の強力なライブラリもいくつかあります。 Python を使用して複雑なオーディオ アプリケーションを簡単に開発できます。

そのため、強力で使いやすいオーディオ処理用言語を探しているなら、Python が最適です。

Python でのリアルタイム オーディオ処理

リアルタイム オーディオ処理 Python は、リアルタイムでオーディオ信号から情報を操作および抽出します。 これは、さまざまなプログラミング言語を使用して実行できます。

それでも、Python はその使いやすさと強力なライブラリにより、リアルタイム オーディオ処理で最も人気のある言語の 1つです。 Python には、音声認識、オーディオ効果、サウンド分類など、リアルタイムのオーディオ処理用のアプリケーションが多数あります。

Python を使用すると、信号処理と機械学習に多くのライブラリを使用できるため、これらのアプリケーションを比較的簡単に開発できます。 Python でリアルタイム オーディオ処理を実行する前に、信号をデジタル形式に変換する必要があります。

これは、アナログ信号をデジタル信号に変換するオーディオ インターフェイスを使用して行うことができます。 そのため、信号がデジタルになると、さまざまなプログラミング手法を使用して操作できます。

Python でリアルタイム オーディオ処理を作成する

Python でリアルタイム オーディオ処理を作成する方法はいくつかあります。 一般的な方法は、Python インストールで組み込みのオーディオ処理ライブラリを使用することです。

リアルタイム オーディオ処理のための Python の最も一般的な手法の 1つは、FFT (高速フーリエ変換) アルゴリズムを使用することです。 このアルゴリズムは、信号から周波数成分などの情報を抽出できます。

FFT アルゴリズム は非常に高速であるため、リアルタイム アプリケーションに適しています。

もう 1つの一般的な手法は、メル周波数ケプストラム係数 (MFCC) アルゴリズムです。 このアルゴリズムは、人間の声に関する情報を抽出できるため、一般的に音声認識に使用されます。

MFCC アルゴリズムも高速であるため、リアルタイム アプリケーションに適しています。 線形予測コーディング (LPC) アルゴリズムなど、他の多くのアルゴリズムを Python でのリアルタイム オーディオ処理に使用できます。

ただし、FFT および MFCC アルゴリズムが最も一般的に使用されます。

ただし、これらのライブラリがリアルタイム オーディオ処理に常に適しているとは限りません。 そのため、リアルタイム オーディオ処理用に明示的に設計された他のライブラリを使用することもできます。

リアルタイム オーディオ処理用の Python の最も一般的なライブラリは PyAudio です。これは、サウンド カードにアクセスしてリアルタイムでオーディオを処理するための簡単なインターフェイスを提供します。

PyAudio は、Windows、Linux、および OS X で使用できます。pip パッケージ マネージャーを使用してインストールできます。

ただし、PyAudio を使用する前に、pip コマンドを使用してローカル マシンにインストールすることを忘れないでください。

pip install pyaudio

コード例:

import pyaudio
import numpy as np

CHUNK = 2 ** 5
RATE = 44100
LEN = 10

p = pyaudio.PyAudio()

stream = p.open(
    format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK
)
player = p.open(
    format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=RATE, output=True, frames_per_buffer=CHUNK
)

for i in range(int(LEN * RATE / CHUNK)):  # go for a LEN seconds
    data = np.fromstring(stream.read(CHUNK), dtype=np.int16)
    player.write(data, CHUNK)

stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()

上記のコード例では、数秒間荒い音が発生します。

まとめ

この記事では、リアルタイム オーディオ処理 Python を作成できると結論付けています。 この記事では、リアルタイム オーディオ処理を作成するためのアルゴリズムについても説明します。

高速フーリエ変換 (FFT) アルゴリズムについても読むことができます。 これは、信号の離散フーリエ変換 (DFT) を効率的に計算する方法です。

一方、メル周波数ケプストラム係数 (MFCC) アルゴリズムは、オーディオ信号から特徴を抽出するために使用されるリアルタイム オーディオ処理技術です。

PyAudio でオーディオ処理を作成するためのコードを取得することもできます。