Matplotlib를 사용하여 오디오 파일을 플로팅하는 방법

소개

오디오 파일을 플로팅하고 시각화하는 것은 오디오 분석에서 가장 중요한 프로세스 중 하나입니다. 오디오 분석은 오디오 데이터에서 통찰력을 추출하기 위해 디지털 장치에서 녹음된 오디오 신호를 변환, 탐색 및 해석하는 프로세스입니다.

이 기사에서는 matplotlib를 사용하여 오디오 파일의 파형을 플롯할 것입니다.

전제 조건

Python 설치됨

Numpy 설치됨

Matplotlib 설치됨

데이터 분석 배경

모듈 및 라이브러리 가져오기

첫 번째 단계로 필요한 모듈과 라이브러리를 가져오겠습니다.

import wave
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np

웨이브 모듈과 numpy를 사용하여 오디오를 전처리합니다. 우리는 오디오 플로팅을 위해 matplotlib를 사용할 것입니다.

오디오 파일 로드

우리가 사용할 오디오 파일은 웨이브 파일입니다.
플롯하려는 웨이브 파일을 로드하겠습니다.

obj = wave.open('audio_file.wav', 'rb')

오디오 매개변수 얻기

채널 수, 샘플 폭 등과 같은 오디오 매개변수를 출력해 봅시다.
우리는 웨이브 모듈의 .getparams() 방법을 사용할 것입니다.

print('Parameters:', obj.getparams())

출력: 매개변수: _wave_params(nchannels=1, sampwidth=2, framerate=22050, nframes=81585, comptype='NONE', compname='압축되지 않음')

이제 오디오 플로팅에 필요한 매개변수를 가져오겠습니다.

샘플 주파수, 초당 샘플 수입니다.

sample_freq = obj.getframerate()

샘플 수. 오디오 파일의 총 샘플 또는 프레임 수입니다.

n_samples = obj.getnframes()

신호파, 이것은 소리의 강도인 파동 진폭입니다.

signal_wave = obj.readframes(-1)

오디오 길이, 오디오 길이입니다.

duration = n_samples/sample_freq

numpy 객체 생성

signal_wave에서 numpy 객체를 만들어 봅시다. 이것은 y축에 표시됩니다.

signal_array = np.frombuffer(signal_wave, dtype=np.int16)

기간에서 numpy 개체를 만들어 봅시다. 이것은 x축에 그려질 것입니다.

time = np.linspace(0, duration, num=n_samples)

오디오 플롯 만들기

plt.figure(figsize=(15, 5))
plt.plot(time, signal_array)
plt.title('Audio Plot')
plt.ylabel(' signal wave')
plt.xlabel('time (s)')
plt.xlim(0, time) #limiting the x axis to the audio time
plt.show()

산출:

결론

이 기사에서는 오디오 파일의 파형을 그리는 방법을 배웠습니다. 파형 플로팅 외에도 오디오 파일에서 얻을 수 있는 또 다른 플롯은 주파수 스펙트럼입니다. 주파수 스펙트럼의 경우 시간에 대한 샘플 주파수를 플로팅합니다. 주파수 스펙트럼을 구성하는 방법을 알아보려면 여기link.를 확인하십시오.

학점

Audio Analysis(altexsoft)