カテゴリー: Python

目的 これまでにonset envelopeを求め．音の開始点であるonsetを検出する方法を学んだ．ここでは，onset envelopeからテンポを推定し，推定したテンポからビートを検出する方法を学ぶ． 説明 テンポ … “テンポとビート”の続きを読む

目的 楽曲のテンポを求める際に，音の開始点であるonsetを使用することが多い．ここではonsetを求める方法を学ぶ． 説明 onsetの検出 RMS 音の開始点では音が大きくなると考えられる．オーディオデータの振幅は正 … “onset（音の開始点）”の続きを読む

目的 楽器の種類が異なると同じ音や同じ和音を演奏しても音色が異なる．音色の特徴を表す際にMFCCがよく用いられる．ここでは，librosaモジュールを使用してMFCC特徴を抽出する方法を学ぶ． 説明 MFCC MFCCと … “MFCCと音色”の続きを読む

目的 音楽データは和音やコードと言われる心地良いいくつかの音の組み合わせで構成されることが多い．ここでは，和音と和音を表現するときに使用されることが多いクロマグラムについて学ぶ． 説明 和音 長三和音 ピアノでC3から1 … “クロマグラムと和音”の続きを読む

目的 ここまでで，音楽データに短時間離散フーリエ変換をかけ，周波数領域で音楽データを表現する方法を学んだ．ここでは，Constant-Q変換を使用して音楽データを周波数領域で表現する方法を学ぶ． 説明 音名と周波数 ピア … “Constant-Q変換と音高”の続きを読む

目的 音楽データを処理する際には，フレーム処理を行い，各フレームに短時間離散フーリエ変換をかけ，周波数領域で音楽データを表現することが多い．ここでは，librosaモジュールを使用して音楽データに短時間離散フーリエ変換を … “スペクトログラムと音の周波数”の続きを読む

目的 音楽データを処理する際によく使われるPythonモジュールにlibrosaモジュールがある．ここでは，音楽情報処理の基礎として，librosaモジュールを使用したオーディオデータの入出力と時間領域における処理につい … “オーディオデータの簡単な処理”の続きを読む

目的 ここでは，音声認識や楽器の識別等によく使用される特徴量であるメル周波数ケプストラム係数（Mel-Frequency Cepstrum Coefficients: MFCC）について学ぶ． 説明 メル尺度 音の周波数 … “MFCC（メル周波数ケプストラム係数）”の続きを読む

目的 ここまでは，音声データの一部を取り出し処理を行った．音声は時系列データであるため，通常は時間方向に繰り返し処理を行う必要がある．ここでは，時間方向に繰り返し処理を行うフレーム処理について学ぶ． 説明 フレーム処理 … “フレーム処理”の続きを読む

目的 ここまでで，音声は音源信号と声道特性から成っていることを学び，音源信号の特徴として声の高さに対応する基本周波数の推定を行った．ここでは，声道の特徴であるスペクトル包絡の推定を行う． 説明 声道特性とスペクトル包絡 … “スペクトル包絡の推定”の続きを読む