Pythonを使った音楽解析をやってみる - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 本記事はPythonのアドベントカレンダー第6日です。 qiita.com 本日はPythonを使った音楽解析に挑戦します。 偶然にも音楽解析に便利なライブラリを発見したので、試してみたいと思います！ 音楽解析 librosa librosaとは 音楽を解析してみた。 音楽を取得する。 データ読み込み 音楽情報を取得する。 時間の計算 ピッチやテンポの計算 スペクトラム分析をやってみる。 音楽特徴量を取得する。 音楽を加工する。 時間の引き伸ばし、短縮 要素の抽出 打楽器要素の抽出 ハーモニック要素の抽出 音楽の保存 参考文献 音楽解析 本日の挑戦は特徴量抽出と一部の音楽の加工です。 基本的な音楽ファイルの読み込みや特徴量抽出、音楽の加工分離です。 音楽解析に便利なライブラリ、librosaを紹介します。 librosa librosaとは
Python(NumPy, SciPy)でフォルマント分析を行う
RubyMotionブームが俺の中で巻き起こり、社内で布教活動をしていました。「やっぱり自分でアプリを作ってリリースまで持っていかないと、きちんと評価できないよね」ということで、前から作りたかった音声解析アプリを作り始めました。 そのために信号処理のアルゴリズムを勉強しましたが、む、難しい。 さて、RubyMotionはvendorディレクトリに適当に.mと.hを突っ込んでおいて、Rakefileで指定しておけばObjective-Cのコードをコンパイルしてくれます。 信号処理はなるべく高速化したいので、Objective-C(というか、C言語)で書きたいです。RubyMotionでは、そういった用途にも比較的楽に対応できる感じになっているわけです。 信号処理アルゴリズムを俺がC言語で実装する必要性 C言語で複雑な信号処理のアルゴリズムの実装は難しいです。 インターネットに落ちている実装s
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