이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 오디오 파일에 밴드패스 필터를 적용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치

오디오 파일을 처리하기 위해 다음과 같은 라이브러리를 설치해야 합니다:

pip install scipy

오디오 파일 불러오기

먼저 필요한 라이브러리를 임포트하고 오디오 파일을 불러옵니다:

import scipy.io.wavfile as wav
import numpy as np

# 오디오 파일 경로 설정
audio_file = 'audio.wav'

# 오디오 파일 읽어오기
sample_rate, audio_data = wav.read(audio_file)

# 음성 데이터를 부동소수점 형식으로 변환
audio_data = audio_data.astype(np.float32)

밴드패스 필터링 적용하기

밴드패스 필터링은 지정된 주파수 범위 내의 신호를 통과시키고, 다른 주파수 대역의 신호는 차단하는 역할을 합니다. 필터링을 하기 위해 다음과 같은 함수를 정의합니다:

from scipy.signal import butter, lfilter

def apply_bandpass_filter(data, low_cutoff, high_cutoff, fs):
    nyquist = 0.5 * fs
    low = low_cutoff / nyquist
    high = high_cutoff / nyquist
    b, a = butter(5, [low, high], btype='band')
    filtered_data = lfilter(b, a, data)
    return filtered_data

위 함수는 입력 데이터 data, 저주파수 컷오프 주파수 low_cutoff, 고주파수 컷오프 주파수 high_cutoff, 샘플링 주파수 fs를 받아 밴드패스 필터링을 적용한 결과를 반환합니다.

적용하기 위해서는 다음과 같이 함수를 호출합니다:

filtered_audio = apply_bandpass_filter(audio_data, 500, 2000, sample_rate)

위 코드에서는 입력 데이터 audio_data에 대해 500Hz에서 2000Hz 사이의 주파수만을 통과시키는 밴드패스 필터를 적용한 결과를 filtered_audio 변수에 저장합니다.

필터링 결과 저장하기

필터링된 오디오 데이터를 오디오 파일로 저장하기 위해 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다:

filtered_audio = filtered_audio.astype(np.int16)
wav.write('filtered_audio.wav', sample_rate, filtered_audio)

위 코드에서는 filtered_audio 데이터를 16비트로 변환하고, filtered_audio.wav 파일로 저장합니다.

이제 파이썬을 사용하여 오디오 파일에 밴드패스 필터를 적용하는 방법을 알게 되었습니다. 추가적으로 필요한 경우 주파수 범위나 필터 차수 등을 조정하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.