파이썬 오디오 라이브러리를 활용한 실시간 음향 분석과 시각화 알고리즘

25 Sep 2023

python

서론

음향 신호 분석은 오디오 처리와 관련된 다양한 애플리케이션에서 중요한 요소입니다. 파이썬은 오디오 데이터를 다루고 시각화하는 데에도 매우 효과적인 도구입니다. 이 블로그 포스트에서는 파이썬 오디오 라이브러리를 활용하여 실시간 음향 분석과 시각화를 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치

음향 분석을 위해 다음과 같은 파이썬 라이브러리를 설치해야 합니다.

pip install numpy
pip install scipy
pip install matplotlib
pip install sounddevice

실시간 음향 분석 알고리즘

오디오 입력 장치 설정하기

우선 sounddevice 라이브러리를 사용하여 오디오 입력 장치를 설정합니다. 다음 예제 코드를 사용할 수 있습니다.

import sounddevice as sd

fs = 44100  # 샘플링 주파수
duration = 5  # 분석할 시간 (초)

def audio_callback(indata, frames, time, status):
    # 오디오 데이터 처리 및 분석 코드 작성하기

# 오디오 데이터 스트림 열기
stream = sd.InputStream(callback=audio_callback, channels=1, samplerate=fs)
stream.start()
# 분석 시간 동안 대기하기
sd.sleep(duration * 1000)
# 오디오 데이터 스트림 닫기
stream.stop()
stream.close()

오디오 데이터 분석하기

audio_callback 함수에서는 입력된 오디오 데이터에 대한 실시간 분석을 수행할 수 있습니다. 이 함수 내에서 필요한 분석 알고리즘을 구현하면 됩니다. 예를 들어, 주파수 스펙트럼 분석을 하기 위해 numpy와 scipy 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

import numpy as np
from scipy.fft import fft

def audio_callback(indata, frames, time, status):
    # FFT를 위해 입력된 오디오 데이터를 복소수 배열로 변환하기
    x = indata.flatten()
    x = x * np.hanning(len(x))
    X = fft(x)

    # 주파수 스펙트럼 계산하기
    freqs = np.fft.fftfreq(len(x), 1/fs)
    magnitudes = np.abs(X)

    # 분석 결과 시각화하기
    plt.plot(freqs, magnitudes)
    plt.xlabel("Frequency (Hz)")
    plt.ylabel("Magnitude")
    plt.title("Real-time Audio Spectrum Analysis")
    plt.show()

마무리

이렇게하면 파이썬을 사용해 실시간 음향 분석과 시각화를 구현할 수 있습니다. 더 나아가서 다른 알고리즘을 적용하여 음향 신호를 처리하고 분석하는 방법을 탐구할 수도 있습니다. 이를 통해 음향 처리 및 음악 관련 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

#파이썬 #오디오분석