파이썬 오디오 라이브러리를 활용한 실시간 음향 분석 및 시각화 알고리즘

25 Sep 2023

python

소개

음향 분석과 시각화는 오디오 처리 및 신호 처리 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 실시간 음향 분석 및 시각화를 위한 알고리즘을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다.

사용할 라이브러리

pyaudio: 오디오 입력 및 출력을 처리하기 위한 라이브러리입니다.
numpy: 수학적인 연산을 위한 라이브러리로, 음향 신호의 FFT(Fast Fourier Transform) 분석에 사용될 것입니다.
matplotlib: 데이터 시각화를 위한 라이브러리입니다.

알고리즘 개요

오디오 입력을 위한 마이크를 설정합니다.
pyaudio를 사용하여 오디오 스트림을 가져옵니다.
가져온 오디오 스트림을 numpy 배열로 변환합니다.
음향 신호를 FFT를 사용하여 주파수 도메인으로 변환합니다.
FFT 결과를 사용하여 시각화를 위한 그래프를 생성합니다.
결과를 화면에 표시합니다.

예제 코드

import pyaudio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 오디오 입력 설정
CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 44100

# 오디오 스트림 가져오기
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=FORMAT,
                channels=CHANNELS,
                rate=RATE,
                input=True,
                frames_per_buffer=CHUNK)

# 실시간 음향 분석 및 시각화
while True:
    data = stream.read(CHUNK)
    data_np = np.frombuffer(data, dtype=np.int16)
    fft_data = np.fft.fft(data_np)
    frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_data), 1 / RATE)
    
    # 그래프 생성
    plt.plot(frequencies[:len(frequencies)//2], np.abs(fft_data)[:len(fft_data)//2])
    plt.xlabel('Frequency')
    plt.ylabel('Amplitude')
    plt.title('Real-time Audio Analysis')
    plt.show()

결론

이렇게 파이썬을 사용하여 실시간 음향 분석 및 시각화를 할 수 있습니다. 이 알고리즘을 활용하면 오디오 처리와 신호 분석에 유용한 결과를 얻을 수 있습니다.