スペクトログラムは時間×周波数×振幅と数多くの情報を得ることが可能な便利な分析手法です。ここでは信号処理の技術でスペクトログラムのピークを自動検出するPythonコードを紹介します。
続きを読むPythonでスペクトログラムからピーク値を任意数抽出する方法
信号処理
PythonでFFT波形から任意個数のピークを自動検出する方法
科学技術計算では波形からピークを読み取る必要性に迫られます。Pythonではscipyのsignal.argrelmaxを使って簡単にピーク検出が可能です。ここではFFT波形を例に自動でピーク検出する方法を紹介します。
続きを読むFFT波形を微積分！Pythonで周波数軸微積分をしてみた
時間波形から微分積分演算を行う方法は有名ですが、信号処理の分野では頻繁に周波数領域を扱います。ここでは周波数軸でダイレクトに微積分する方法を紹介し、実際にPythonコードを書いて検証してみました。
続きを読むPythonでコヒーレンス関数！FRFのノイズ成分を評価する方法
周波数応答関数(FRF)はしばしばノイズに悩まされます。正確な評価のためにはノイズを正しく見積もる必要があり、その時はコヒーレンス関数が有用です。ここではPythonでコヒーレンス関数を計算する方法と簡単な分析例を紹介します。
続きを読むPythonで伝達関数！2つの信号の周波数応答関数を計算する方法
信号処理の分野では2つの信号の関係を周波数領域で分析するために周波数応答関数という計算を多用します。Pythonでフーリエ変換が出来るようになったらあと一歩なので、ここではPythonによる周波数応答関数の計算方法を紹介します。
続きを読むPythonでフォルダ内全wavをスペクトログラムに変換してみた
音声ファイルをスペクトログラム表示することで、音声の周波数・時間・レベルの変化を一度に確認することが可能です。ここではさらにフォルダ内に保存された全wavファイルに対しSTFT計算し、スペクトログラム画像を作成する方法を紹介します。
続きを読むPythonでケプストラム分析!音声から声帯情報を取得してみた
ケプストラム分析を行うと、音声から声帯振動スペクトルと声道スペクトルを分離することが出来ます。これらの情報は声帯の情報であるため、機械学習にも使われることがあります。ここでは、Pythonを使ってケプストラム分析をする方法を紹介します。
続きを読むPythonでモノラルとステレオのwavファイルを保存する方法
Pythonで信号処理をした後に、音楽としてwavファイル形式で保存したい時があります。ここでは、PythonのPySoundFileを使ってモノラルとステレオの両方のwavを作成する方法を紹介します。
続きを読むPythonでヒルベルト変換!時間波形の包絡線を求める方法
振幅変調がある時間波形の変調成分を抽出するには、波形の包絡線を求める必要があります。包絡線はヒルベルト変換という数学的処理で簡単に求めることが出来ますが、ここではPythonでヒルベルト変換を使い包絡線を求める簡単なコードを紹介します。
続きを読むPythonでFFTとIFFT!逆フーリエ変換で時間波形を作る
Pythonで時間波形に対してFFT（高速フーリエ変換）を行うことで周波数領域の分析が出来ます。さらに逆高速フーリエ変換（IFFT）をすることで時間波形を復元することも可能です。ここではPythonによるFFTとIFFTを行うプログラムを紹介します。
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