音声処理｜cultivationdata.net

2024年9月22日 11:30

MFCC分析による類似音声検出システム by Python

概要このツールは、2つのPythonスクリプトで構成されています。

mfcc_based_audio_similarity_analyzer.py
オーディオファイルのMFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）を基にした類似性分析を行います。

wav_volume_based_trimmer_dir.py
WAVファイルを音量に基づいてトリミングしま

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2024年8月18日 16:04

音声スペクトログラム分析による類似音声検出システム by Python

概要このツールは、2つのPythonスクリプトで構成されています。

spectrogram-based_audio_similarity_analyzer.py
オーディオファイルのスペクトログラムを基にした類似性分析を行います。

wav_volume_based_trimmer_dir.py
WAVファイルを音量に基づいてトリミングします。

用語説明参照ファイル: 比較の基準となる既知の

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2024年8月18日 00:05

スペクトログラムベースの特徴量を文字列で抽出する音声処理Pythonスクリプト

概要このドキュメントは、音声ファイルを処理してスペクトログラムベースの特徴量を抽出するPythonプログラムの解説書です。プログラムは主に2つのスクリプトから構成されています。

spectrogram_based_audio_to_text.py: スペクトログラムベースの特徴量抽出

wav_volume_based_trimmer.py: 音量ベースの音声トリミング

1. スペクトログラム

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2024年8月27日 22:18

音声データからスペクトログラム画像を作成する by Python

概要このスクリプトは、WAV形式の音声ファイルを入力として受け取り、その音声のスペクトログラム画像を生成します。スペクトログラムは、音声信号の時間-周波数表現であり、音声の特徴を視覚的に分析するのに役立ちます。

前提条件このスクリプトを実行するには、以下が必要です。

Python 3.6以上

以下のPythonライブラリ：

NumPy

Matplotlib

SciPy

これらのライ

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2024年8月27日 22:22

WAVファイルの音量ベースのトリミング by Python

概要このPythonスクリプトは、WAV形式の音声ファイルを処理し、指定された音量閾値を超える位置から一定時間の音声を切り出すツールです。主に、音声ファイルの冒頭の無音部分を削除し、実際の音声内容が始まる部分から切り出すのに役立ちます。

前提条件このスクリプトを使用するには、以下の環境が必要です。

Python 3.x

以下のPythonライブラリ：

numpy

scipy

wave

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2024年8月18日 03:20

音声ファイル形式変換時のファイルサイズ変化（MP3 / WAV / M4A）

重要な注意点：ファイルサイズの変化は、元のファイルのビットレート、サンプリングレート、変換時の設定、音声の複雑さなどの要因によって大きく異なります。以下の説明は一般的な傾向を示すものであり、実際の結果は大幅に異なる可能性があります。

1. MP3 -> WAV傾向：ファイルサイズが増加

理由：WAVは非圧縮形式のため、MP3の圧縮データを展開すると大きくなる

変化の範囲：元のMP3のビット

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2024年8月17日 18:15

MP3、WAV、M4Aの間で相互に音声ファイル変換するためのPythonスクリプト

概要このPythonスクリプトは、MP3、WAV、M4Aの間で相互に音声ファイルを変換するためのツールです。Pydubライブラリとffmpegを使用して、効率的かつ高品質な変換を実現します。

ちなみに、変換時のファイルサイズの変化は「音声ファイル形式変換時のファイルサイズ変化」を参照。

前提条件このスクリプトを実行するには、以下のソフトウェアとライブラリが必要です：

Python

pyd

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2024年8月18日 17:54

音声データの録音・保存には GAS で作った LINE bot が便利かもしれない

音声データの録音・保存には GAS (Google Apps Script) で作った LINE bot がけっこう便利です。

そのまま何かの処理につなげることも可能ですし、ファイルは Google ドライブに保存されるため、PC への共有もすぐにできます。

LINE では音声ファイルは M4A 形式で保存されるようです。GAS で直接変換を行うことはできません。Python によるローカル環

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2024年9月6日 01:42

音声比較手法まとめ

1. スペクトログラム比較概要: 音声信号のスペクトログラム（時間-周波数-強度の3次元表現）を視覚的に比較

特徴:

周波数成分の時間変化を詳細に分析可能

人間の聴覚特性に近い分析が可能

得意な比較例:

音声品質の評価

音楽ジャンルの識別

Python実装: 可能

librosaライブラリを使用

librosa.stft()でスペクトログラムを生成し、librosa.displ

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