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pythonを使用したwavファイルのフィルタリング

だから私は最近、完全にpythonでオーディオwavファイルを記録、プロット、再生するシステムを構築することに成功しました。今、私はいくつかのフィルタリングとオーディオのミキシングを、録音したときと、ファイルをプロットしてスピーカーに出力し始めたときの間に入れようとしています。ただし、どこから始めればよいかわかりません。ここで、最初のwavファイルを読み込み、ローパスフィルターを適用して、新しくフィルター処理されたデータを新しいwavファイルに再パックします。これは、記録した初期データをプロットするために使用したコードです。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import wave
import sys

spf = wave.open('wavfile.wav','r')

#Extract Raw Audio from Wav File
signal = spf.readframes(-1)
signal = np.fromstring(signal, 'Int16')

plt.figure(1)
plt.title('Signal Wave...')
plt.plot(signal)

そして、ここに私がシングルトーンのテストオーディオファイルを生成するために使用したいくつかのコードがあります：

import numpy as np
import wave
import struct

freq = 440.0
data_size = 40000
fname = "High_A.wav"
frate = 11025.0  
amp = 64000.0    

sine_list_x = []
for x in range(data_size):
    sine_list_x.append(np.sin(2*np.pi*freq*(x/frate)))

wav_file = wave.open(fname, "w")

nchannels = 1
sampwidth = 2
framerate = int(frate)
nframes = data_size
comptype = "NONE"
compname = "not compressed"

wav_file.setparams((nchannels, sampwidth, framerate, nframes,
comptype, compname))

for s in sine_list_x:
    wav_file.writeframes(struct.pack('h', int(s*amp/2)))

wav_file.close()

ただし、上記のオーディオフィルターを適用して再パックする方法はわかりません。あなたが提供できるどんな助けや助言も大いに感謝されます。

pythonaudiofilteringwav
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Philip R.

最初のステップ：どのようなオーディオフィルターが必要ですか？

フィルタリングされたバンドを選択

次の手順では、ローパスフィルターが必要であると想定しています。

カットオフ周波数を選択してください

カットオフ周波数 は、信号が-3dB減衰する周波数です。

例の信号は440Hzなので、 カットオフ周波数400Hzを選択します。次に、440Hz信号は、ローパス400Hzフィルターによって減衰されます（-3dB以上）。

フィルターの種類を選択してください

この他のスタックオーバーフローの答え によると

フィルターの設計はスタックオーバーフローの範囲を超えています-これはDSPの問題であり、プログラミングの問題ではありません。フィルターの設計はDSPの教科書でカバーされています-ライブラリにアクセスしてください。私はProakisとManolakisのデジタル信号処理が好きです。 （IfeachorとJervisのデジタル信号処理も悪くありません。）

簡単な例に入るには、移動平均フィルター（簡単なローパスフィルターの場合）を使用することをお勧めします。

参照 移動平均

数学的には、移動平均は畳み込みの一種であるため、信号処理で使用されるローパスフィルターの例と見なすことができます。

この移動平均ローパスフィルターは基本的なフィルターであり、非常に使いやすく、理解しやすくなっています。

移動平均のパラメーターは、ウィンドウの長さです。

移動平均 ウィンドウの長さと カットオフ周波数 の間の関係は少し数学を必要とし、説明 ここ

コードは

import math

sampleRate = 11025.0 
cutOffFrequency = 400.0
freqRatio = (cutOffFrequency/sampleRate)

N = int(math.sqrt(0.196196 + freqRatio**2)/freqRatio)

したがって、この例では、ウィンドウの長さは11になります。

2番目のステップ：フィルターのコーディング

手作り移動平均

参照 Pythonで移動平均を作成する方法の具体的な説明

Alleo からの解は

def running_mean(x, windowSize):
   cumsum = numpy.cumsum(numpy.insert(x, 0, 0)) 
   return (cumsum[windowSize:] - cumsum[:-windowSize]) / windowSize 

filtered = running_mean(signal, N)

Lfilterの使用

または、 dpwilson で提案されているように、lfilterを使用することもできます。

win = numpy.ones(N)
win *= 1.0/N
filtered = scipy.signal.lfilter(win, [1], signal).astype(channels.dtype)

3番目のステップ：まとめてみましょう

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import wave
import sys
import math
import contextlib

fname = 'test.wav'
outname = 'filtered.wav'

cutOffFrequency = 400.0

# from http://stackoverflow.com/questions/13728392/moving-average-or-running-mean
def running_mean(x, windowSize):
  cumsum = np.cumsum(np.insert(x, 0, 0)) 
  return (cumsum[windowSize:] - cumsum[:-windowSize]) / windowSize

# from http://stackoverflow.com/questions/2226853/interpreting-wav-data/2227174#2227174
def interpret_wav(raw_bytes, n_frames, n_channels, sample_width, interleaved = True):

    if sample_width == 1:
        dtype = np.uint8 # unsigned char
    Elif sample_width == 2:
        dtype = np.int16 # signed 2-byte short
    else:
        raise ValueError("Only supports 8 and 16 bit audio formats.")

    channels = np.fromstring(raw_bytes, dtype=dtype)

    if interleaved:
        # channels are interleaved, i.e. sample N of channel M follows sample N of channel M-1 in raw data
        channels.shape = (n_frames, n_channels)
        channels = channels.T
    else:
        # channels are not interleaved. All samples from channel M occur before all samples from channel M-1
        channels.shape = (n_channels, n_frames)

    return channels

with contextlib.closing(wave.open(fname,'rb')) as spf:
    sampleRate = spf.getframerate()
    ampWidth = spf.getsampwidth()
    nChannels = spf.getnchannels()
    nFrames = spf.getnframes()

    # Extract Raw Audio from multi-channel Wav File
    signal = spf.readframes(nFrames*nChannels)
    spf.close()
    channels = interpret_wav(signal, nFrames, nChannels, ampWidth, True)

    # get window size
    # from http://dsp.stackexchange.com/questions/9966/what-is-the-cut-off-frequency-of-a-moving-average-filter
    freqRatio = (cutOffFrequency/sampleRate)
    N = int(math.sqrt(0.196196 + freqRatio**2)/freqRatio)

    # Use moviung average (only on first channel)
    filtered = running_mean(channels[0], N).astype(channels.dtype)

    wav_file = wave.open(outname, "w")
    wav_file.setparams((1, ampWidth, sampleRate, nFrames, spf.getcomptype(), spf.getcompname()))
    wav_file.writeframes(filtered.tobytes('C'))
    wav_file.close()
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piercus

sox libraryは静的ノイズ除去に使用できます。

私は this Gist を見つけました。これには例としていくつかの便利なコマンドがあります

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penduDev