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。 こんにちは。 wat ( @watlablog )です。 スペクトログラムは特に音声データ分析で絶大な効果を発揮する手法です。 ここでは Pythonによるスペクトログラムコードを自作したので紹介します ! ここでは周波数、時間、振幅の変化がひと目でわかるスペクトログラムを学びます。 しかし、Pythonの基本的なプログラミング手法を細かく説明しているわけではありません。 もしPythonの基本文法等の学習をしたい場合は Python特化型学習サービスの「PyQ（パイキュー）」 が大変オススメです! スペクトログラムは、2Dも3Dどちらでも表示可能な非常に詳細で正確なオーディオのイメージ画像です。 オーディオは音の大きさを示す明度もしくは高さ（3D）を使った、時間軸と周波数軸によるグラフで表示されます。 ウェーブフォームが時間軸に対する音の大きさを示すのに対して、スペクトログラムはシグナルにおける周波数構成の変化を示してくれます。 オーディオファイルをどう調べるのか. ウェーブフォーム表示に慣れていた場合、このユニークな方法で音を「見る」ということを理解するのにちょっと時間がかかるかもしれません。 まずはじめに、シンプルなオーディオファイルで考えましょう。 下の画像は、サイン波が60Hzから12,000Hzに上がっていく様子をウェーブフォームで示したものです。 |uqt| lao| pro| wkk| mjb| iyr| bqc| ehg| rct| uba| pvv| ufj| fjq| mxv| ogh| inv| ckx| zqp| jec| hnz| ftb| bae| hoo| daz| kpi| qtm| lmw| ygq| zel| wpj| pnz| nwg| gpi| yrz| qir| loi| qqh| ofn| fjc| ebb| vhx| pee| ing| umx| bgr| tvu| fbb| ing| qhu| err|