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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。

STFTを覚えたら色々な音の特徴を見てみたくなります。ここでは「人の声」をスペクトログラムにかけた時にフォルマントが抽出できるかどうかを確かめます。

時系列データのSTFT（短時間フーリエ変換）からスペクトログラム表示させる方法を学びました。ここでは活用例としてピアノ音楽のスペクトログラムを作り、画像保存する所までを紹介します。

FFTは時系列データの周波数分析に重宝しますが、時間の変化はわかりません。スペクトログラムは周波数と時間変化の両方を分析可能な手法です。しかし計算方法は少々手順を踏みます。ここではPythonによるコーディングを1つずつ解説して行きます。

音圧の信号処理では、時折デシベル(dB)表示を行い、音圧レベルとして扱います。ここではdBを使う理由と計算方法を説明し、Pythonへの実装例を紹介します。