【Python】プログラムでフーリエ変換を理解しよう！【FFT, 標本化定理, ナイキスト周波数】 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
こんにちは。早く業務に慣れたい開発チーム入社１年目の髙垣です。 急ですが皆さん。ふと、音をフーリエ変換したい時ってありませんか？ ありますよね。 でも、「フーリエ変換って学校で計算式で習ったけど、結局は何をしているんだ？」となることありませんか？ そこで今回は計算式なんてほっといて、Pythonを使ってフーリエ変換が何をやっているのか体験してみましょう！ 環境構築 下記リポジトリをクローンしてください https://github.com/takaT6/fft-tutorial クローンができたら下記のライブラリをインストールしてください↓ pip install numpy matplotlib japanize_matplotlib japanize_matplotlib はmatplotlibに日本語を書き込めるようにするライブラリです。 日本語化をするにはフォントを入れたり、設定フ
![【Python】プログラムでフーリエ変換を理解しよう！【FFT, 標本化定理, ナイキスト周波数】 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/62c624e35ea268ce332a1d128f27738a882d3e03/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Fman-5572871_1280.jpg)
RでCQT（Constant-Q変換）をやってみる - 株式会社ホクソエムのブログ
ホクソエムサポーターの松本です。音楽を作ったり聴いたりするのが趣味なので、音楽分析に興味があります。音データの分析にはPythonだとlibrosaというとても便利なパッケージがあるのですが、Rにはそういった汎用的なパッケージがなくてちょっと不便です。 最近ふとRでCQT（Constant-Q変換）をしてみたいと思い、既存のパッケージを使ってできないか探してみたところ特に見つからなかったので、どのように実装すればいいのか調べてみました。 スペクトログラムについて 音声や音楽データの分析を行う際には生の波形をそのまま扱うのではなく、スペクトログラム（時間周波数表現）に変換したものを特徴量として利用することがあります。下の画像は「あいうえお」という音声を録音したデータを表したものです。 左図の波形データは横軸は時間、縦軸は振幅を表します。右図のスペクトログラムは横軸は時間、縦軸は周波数、色はそ
Wav2CLIP: CLIPを使用したロバストなオーディオ表現学習手法
CLIPからオーディオ表現を抽出する手法であるWav2CLIPを提案。CLIPの視覚モデルをフローズさせ、そのモデルを用いて動画データから埋め込みベクトルを取得。対応したオーディオデータから同じ埋め込みベクトルを予測するモデルを訓練することで動作する。Wav2CLIPは一般的でロバストなオーディオ表現を抽出し、音声の分類や検索などさまざまな音声タスクの性能比較のための強力なベースラインとしてよく知られているYamNetやOpenL3と比較して、オーディオ分類・検索タスクで良好な結果を示した。オーディオ・画像で共有する埋め込み空間の定性的な評価のために、オーディオからのクロスモーダルな画像生成についても調査を行なった。CLIPモデルは事前にテキスト・画像のペアで学習済みのため、テキスト・画像・オーディオ間のクロスモーダルな埋め込みベクトルを得ることができる！ Audio Encoderの学習
LibROSA：Pythonで手軽に始める音楽信号・データ分析 [2022年20月更新] - Wizard Notes
LibROSA とは？ 出典：https://librosa.github.io/ 「自分の好きな音楽をパソコンで分析したい！」 「音楽データで機械学習・ディープラーニングをやってみたい！」 「でも、音データの信号処理やデータの扱い方がよく分からない…」 と悩んでいるエンジニアの方は結構いらっしゃると思います。 理由としては、音信号専用のアルゴリズムが多いため、技術を理解して実装するには時間がかかってしまうが挙げられると思います。 しかし、この記事で紹介する Pythonの音楽分析用モジュール LibROSAを使えば、 数行~数十行の実装で音楽信号の分析ができるため、 「さくっと音楽信号分析をやってみよう！」 くらいの軽い気持ちで音楽信号分析のプログラムを実装することができます。 librosa.github.io また、LibROSA に実装されている短時間フーリエ変換（STFT）やメル
![LibROSA：Pythonで手軽に始める音楽信号・データ分析 [2022年20月更新] - Wizard Notes](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/85c32636f318c94f76601e763e60f97861dfaa7b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2FK%2FKurene%2F20191101%2F20191101224318.png)
「音源分離」の最新手法を解説した、中級者以上向けの実践的な技術書『Pythonで学ぶ音源分離』を8月24日に発売
「音源分離」の最新手法を解説した、中級者以上向けの実践的な技術書『Pythonで学ぶ音源分離』を8月24日に発売 インプレスグループでIT関連メディア事業を展開する株式会社インプレス（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：小川 亨）は、「音源分離」技術の基礎から実装までを解説した書籍『Pythonで学ぶ音源分離 機械学習実践シリーズ』を2020年8月24日（月）に発売いたします。 ■身近なものにも活用される技術「音源分離」の基礎と実装を解説する一冊 近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい声以外の音が入ってきたときには、聞きたい声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出する技術で
メル周波数ケプストラム係数（MFCC） - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14）の第19回目。 今回は、音声認識の特徴量としてよく見かけるメル周波数ケプストラム係数（Mel-Frequency Cepstrum Coefficients）を求めてみました。いわゆるMFCCです。 MFCCはケプストラム（2012/2/11）と同じく声道特性を表す特徴量です。ケプストラムとMFCCの違いはMFCCが人間の音声知覚の特徴を考慮していることです。メルという言葉がそれを表しています。 MFCCの抽出手順をまとめると プリエンファシスフィルタで波形の高域成分を強調する 窓関数をかけた後にFFTして振幅スペクトルを求める 振幅スペクトルにメルフィルタバンクをかけて圧縮する 上記の圧縮した数値列を信号とみなして離散コサイン変換する 得られたケプストラムの低次成分がMFCC となります。私が参考にしたコードは振幅スペクトルを使ってたけど
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://www.gavo.t.u-tokyo.ac.jp/~mine/japanese/acoustics/lecture-02.pdf