파이썬 오디오 라이브러리를 활용한 실시간 음향 분석과 시각화 알고리즘

29 Sep 2023

python

소개

음향 분석 및 시각화는 오디오 신호 처리의 중요한 부분입니다. 파이썬은 다양한 오디오 라이브러리를 제공하여 실시간 오디오 신호를 분석하고 시각화하는 애플리케이션을 개발할 수 있게 해줍니다. 이 글에서는 파이썬의 인기 있는 오디오 라이브러리 중 하나인 librosa를 사용하여 실시간 음향 분석과 시각화하는 알고리즘을 살펴보겠습니다.

라이브러리 설치

librosa를 사용하기 위해서는 먼저 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 librosa를 설치할 수 있습니다.

$ pip install librosa

실시간 오디오 입력

먼저, 실시간 오디오 입력을 받을 수 있는 기능을 구현해야 합니다. 이를 위해 파이썬의 오디오 라이브러리인 pyaudio를 사용할 수 있습니다. 다음은 pyaudio를 사용하여 실시간 오디오 입력을 받는 간단한 코드입니다.

import pyaudio
import numpy as np

# 오디오 청크 사이즈, 샘플 레이트, 채널 수 등 설정
chunk = 1024
sample_rate = 44100
channels = 1

# 오디오 입력 인스턴스 생성
audio = pyaudio.PyAudio()

# 오디오 스트림 열기
stream = audio.open(
    format=pyaudio.paFloat32,
    channels=channels,
    rate=sample_rate,
    input=True,
    frames_per_buffer=chunk
)

# 오디오 스트림에서 데이터를 읽어옴
data = stream.read(chunk)

음향 분석과 시각화

이제 librosa를 사용하여 음향 분석 및 시각화를 수행하는 알고리즘을 살펴보겠습니다. librosa는 numpy와 함께 사용될 수 있어서 신호 처리 및 분석에 유용합니다. 다음은 librosa를 사용하여 음향 분석과 시각화하는 코드의 예입니다.

import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

# 오디오 신호 로드
signal, sample_rate = librosa.load('audio.wav', sr=None)

# 음향 분석
mfccs = librosa.feature.mfcc(signal, sr=sample_rate, n_mfcc=13)

# 시각화
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('MFCC')
plt.tight_layout()
plt.show()

결론

이 글에서는 파이썬의 librosa 라이브러리를 사용하여 실시간 음향 분석과 시각화 알고리즘을 구현하는 방법을 알아보았습니다. librosa는 오디오 신호 처리 및 분석에 강력한 기능을 제공하므로 음향 관련 애플리케이션을 개발하고자 하는 개발자들에게 좋은 선택입니다.

#python #오디오 #음향분석 #시각화