Flask+Flask-Dropzone+LibROSAで作るオーディオ信号処理基盤 - Wizard Notes

はじめに 実装 index.html Flaskの主要部（app.py） オーディオ信号処理モジュール 最後に はじめに NumPyやLibROSA、scikit-learnなどのPythonの素晴らしい信号処理・統計解析モジュールを利用してオーディオ信号処理アプリを作るため、学習コストが低いマイクロフレームワークのFlaskを使いWeb基盤を作ってみました。 実装 ユーザがアップロードした複数のオーディオファイルに対して、LibROSAで処理を行うところまで実装してみました。 今回は、各オーディオファイルを読み込み、時間サンプル数を出力して表示しています。 ファイルのアップロードは、Flask-Dropzoneを利用しています。 examples/in-formを参考にしました。 アップロードされたファイルは、タイムスタンプと乱数文字列で命名したディレクトリに格納するようにしました。 i