<DAFIT> 03 음성 단어 분류기 알고리즘 구현 03 - 오디오 데이터의 이해과정 문제

 

지난 오디오 데이터의 이해에 이어서 이번에도 데이터를 이해해보는 과정이다.

문제는 raw data의 shape과 data를 출력해보고 출력한 data에 대한 파형정보를 그래프로 표현해보는 것.

지난 포스팅에서 waveform을 그려봤기때문에 쉽게 해결할 수 있을 것 같다.

librosa 대신 wave 라이브러리를 사용해봤다.

코드는 이곳을 참고하였다.

전 포스팅에서 사용했던 코드에다 아래코드를 추가한다.

import wave

wav = wave.open(path+'/'+folder_list[0]+'/'+fname[0], mode='rb')
signal = wav.readframes(-1) # 최대 n 프레임의 오디오를 bytes 객체로 읽고 반환합니다.
signal = np.fromstring(signal, 'Int16')

bed 폴더 안에 있는 00176480_nohash_0.wav 파일을 로드했다.

readframes(-1) : 파일의 처음부터 끝까지 bytes 객체로 읽고 반환한다.

bytes는 shape 출력이 안되고 값을 우리가 원하는 대로 표현해주지 않기 때문에

np.fromstring()으로 정수형 배열로 변환해준다.

그 후에 다음과 같이 음원의 시간을 계산해주고 pyplot으로 그려주면 된다.

fs = wav.getframerate()
Time=np.linspace(0, len(signal)/fs, num=len(signal))
print(signal)
print(signal.shape)
plt.plot(Time,signal)

np.linspace는 0부터 샘플링개수/샘플링빈도사이의 값을 샘플링 개수 만큼 배열을 생성한다.

https://docs.python.org/3/library/wave.html

wave — Read and write WAV files — Python 3.8.0 documentation