Pythonで音声処理(2)ピー音の周波数をグラフ化

前回の記事で、ピー音を作成し、グラフ化、Waveファイル化の処理まで作成しました。

今回は、Pythonによる音声処理の続きで、周波数をグラフ化するところまで実装します。

周波数のグラフを算出するには、FFTという処理を実行します。

FFT：高速フーリエ変換は、離散フーリエ変換と呼ばれる周波数解析手法を高速化したアルゴリズムです。内部的にとても複雑な処理を行っていますが、Numpyのライブラリとして利用することが可能で、Pythonのプログラムとしては数行で利用可能です。

それではプログラムを見ていきましょう。

	# -- coding: utf-8 --
	import numpy as np
	import matplotlib.pyplot as plt

	a = 1 #振幅
	fs = 8192 #サンプリング周波数
	f0 = 440 #周波数
	sec = 5 #秒
	N = fs * sec
	swav=[]
	for n in np.arange(fs * sec):
	#サイン波を生成
	s = a * np.sin(2.0 * np.pi * f0 * n / fs)
	swav.append(s)

	# FFT
	F = np.fft.fft(swav) # 変換結果
	freq = np.fft.fftfreq(N, d=(1 / fs)) # 周波数
	Amp = np.abs(F/(N/2)) # 振幅
	plt.plot(freq[1:int(N/2)], Amp[1:int(N/2)])
	plt.grid()
	plt.savefig("sin_freq.png")
	plt.gca().clear()