jupyterノートブックで音声データをフーリエ変換する方法は？

Question

私は宅配便の変換を使用してmp3ファイルを変換し、スペクトログラムとしてエクスポートしたいと思います。私はmp3のすべての周波数を含むPNGファイルとして保存する必要があります。ジュピターノートを使ってどうすればいいですか？

Answer 1

次の大半は、から来ている：http://myinspirationinformation.com/uncategorized/audio-signals-in-python/

mp3サンプルはBBC鳥の歌のサイトから来ています。

Linux Mintで動作するPython 3.6を使用してJupyterノートブックでこれを実行しました。

from IPython.display import Audio, display 
import matplotlib.pyplot as plt 
from numpy import fft 
import numpy as np 
import pydub 
from scipy.fftpack import fft 
from scipy.io import wavfile 
import scipy 
import urllib 


AUDIO_URL='http://downloads.bbc.co.uk/rmhttp/radio4/science/Birdsong-Blackbird.mp3' 
temp_folder = '/home/bill/data/tmp/' 


urllib.request.urlretrieve(AUDIO_URL, temp_folder+'file.mp3') 
#read mp3 file 
mp3 = pydub.AudioSegment.from_mp3(temp_folder+"file.mp3") 
#convert to wav 
mp3.export(temp_folder+"file.wav", format="wav") 
#read wav file 
freq, audio_data = scipy.io.wavfile.read(temp_folder+"file.wav") 
length = audio_data.shape[0]/freq 
channels = audio_data.shape[1] 
print('freq: {} length: {} channels: {}'.format(freq, length, channels)) 
#if stereo grab both channels 
channel1 = audio_data[:,0] #left 
channel2 = audio_data[:,1] #right 

#create a time variable in seconds 
time = np.arange(0, float(audio_data.shape[0]), 1)/freq 

#plot amplitude (or loudness) over time 
plt.figure(1) 
plt.subplot(211) 
plt.plot(time, channel1, linewidth=0.01, alpha=0.7, color='#ff7f00') 
plt.xlabel('Time (s)') 
plt.ylabel('Amplitude') 
plt.subplot(212) 
plt.plot(time, channel2, linewidth=0.01, alpha=0.7, color='#ff7f00') 
plt.xlabel('Time (s)') 
plt.ylabel('Amplitude') 
plt.show() 

fourier=fft(channel1) 

n = len(channel1) 
fourier = fourier[0:int(n/2)] 

# scale by the number of points so that the magnitude does not depend on the length 
fourier = fourier/float(n) 

#calculate the frequency at each point in Hz 
freq_array = np.arange(0, (n/2), 1.0) * (freq*1.0/n); 

plt.plot(freq_array/1000, 10*np.log10(fourier), color='#ff7f00', linewidth=0.02) 
plt.xlabel('frequency in kHz') 
plt.ylabel('power in dB') 
plt.savefig(temp_folder+'spectrogram.png')