개시하다

'소리를 주제로 기계학습을 조사하는 장르'라는 숙제가 생겨 먼저 소리를 수집하는 방법을 조사해보려고 필기를 했다.

컨디션

MacBook Air

Python 3.6.0 Anaconda custom (x86_64)

Jupyter Notebook

라이브러리 설치

pyaudio를 사용하면 바로 이런 정보를 설치할 수 있기 때문이다.
종속 Portaudio 프로그램 라이브러리를 먼저 설치합니다.
PortAudio

./configure --disable-mac-universal && make
sudo make install

Mac에서 pyaudio를 설치할 때 "pa mac core.h가 없습니다"라고 하기 때문에 아래 명령으로 복사합니다.

sudo cp include/pa_mac_core.h /usr/local/include/

계속,puyaudio 설치

pip install pyaudio

이상.

녹음 및 시각화

raspberryPi와puyaudio로 녹음, 음성 파형 처리
위의 사이트에는 소리를 녹음하여 파일에 저장하는 방법이 기재되어 있으니 참고해 주십시오.

import pyaudio
import sys
import time
import wave

chunk = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 44100
RECORD_SECONDS = 3

p = pyaudio.PyAudio()

stream = p.open(
    format = FORMAT,
    channels = CHANNELS,
    rate = RATE,
    input = True,
    frames_per_buffer = chunk
)

all = []
for i in range(0, int(RATE / chunk * RECORD_SECONDS)):
    data = stream.read(chunk)
    all.append(data)

stream.close()
p.terminate()

data = b''.join(all)

여기에 데이터 안에 소리가 있는 데이터가 있기 때문에 다음 순서에 따라 가시화합니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

x = np.frombuffer(data, dtype="int16") / 32768.0

plt.figure(figsize=(15,3))
plt.plot(x)
plt.show()

x = np.fft.fft(np.frombuffer(data, dtype="int16"))

plt.figure(figsize=(15,3))
plt.plot(x.real[:int(len(x)/2)])
plt.show()

백수를 몇 차례 치는 소리를 녹음한 결과는 가시화되어 다음과 같다.


위쪽은 소리의 파형이고 아래쪽은 FFT의 결과이다.
그럼 이제 어떡하지...(^_^;)

그 다음

나는 각본을 수정하여 아래의 문장을 써 보았다.같이 보세요(^-^)
파이톤으로 사운드 모니터링, 어느 정도 이상 음량 녹음