1. librosa
   • #오디오 #데이터시각화
   • librosa는 오디오 분석과 처리를 위한 파이썬 라이브러리로 유명합니다. 주요 기능으로는 오디오 파일 읽기, 스펙트로그램 생성, 오디오 신호 변환 등이 있습니다. librosa를 사용하면 오디오 데이터를 쉽게 분석하고 시각화할 수 있습니다.

   import librosa
   import librosa.display
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   # 오디오 파일 읽기
   audio_path = '/path/to/audio/file.wav'
   waveform, sample_rate = librosa.load(audio_path, sr=None)
   
   # 스펙트로그램 생성
   spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(waveform, sr=sample_rate)
   
   # 스펙트로그램 시각화
   librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(spectrogram, ref=np.max), y_axis='mel', x_axis='time')
   plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
   plt.title('Mel Spectrogram')
   plt.show()
   

2. matplotlib
   • #오디오 #데이터시각화
   • matplotlib은 파이썬의 시각화 라이브러리로, 다양한 그래프와 플롯을 생성할 수 있습니다. 오디오 데이터를 시각화할 때 matplotlib의 기능을 활용하면 그래프를 직접 그릴 수 있습니다.

   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np
   
   # 오디오 데이터 생성
   audio_data = np.random.randn(10000)
   
   # 시간에 따른 오디오 신호 시각화
   plt.plot(audio_data)
   plt.xlabel('Time')
   plt.ylabel('Amplitude')
   plt.title('Audio Signal')
   plt.show()
   

   위의 예제 코드에서는 matplotlib을 사용하여 랜덤한 오디오 데이터를 시간에 따라 그래프로 표시하는 방법을 보여줍니다.

오디오 데이터 시각화를 위해 librosa와 matplotlib은 많이 사용되는 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리들을 활용하면 오디오 데이터를 손쉽게 분석하고 시각화할 수 있습니다. 참고로 위의 예제 코드는 단순한 예시이며, 실제 데이터에 따라 적절한 파라미터 설정과 데이터 전처리가 필요할 수 있습니다.