오디오 프로세싱은 파이썬을 사용하여 다양한 디지털 신호 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 이 중 하나는 오디오 파일에 고대비 필터를 적용하는 것입니다. 고대비 필터는 오디오 신호의 동적 범위를 조정하여 강한 부분과 약한 부분의 차이를 더욱 강조합니다. 이러한 필터를 사용하면 오디오 파일의 인텐시티와 음악의 감정을 더욱 풍부하게 표현할 수 있습니다.

필요한 라이브러리 설치

오디오 처리를 위해 다음과 같은 파이썬 라이브러리를 설치해야 합니다:

pip install scipy
pip install numpy
pip install matplotlib

고대비 필터 적용 코드 작성

import numpy as np
from scipy.io import wavfile
import matplotlib.pyplot as plt

# 오디오 파일 로드
fs, audio_data = wavfile.read('audio_file.wav')

# 오디오 데이터 정규화
audio_data = audio_data / np.max(np.abs(audio_data))

# 고대비 필터 적용
filter_coeff = 1.5  # 필터 계수 조정 가능
filtered_audio_data = np.tanh(filter_coeff * audio_data)

# 새로운 오디오 파일로 저장
wavfile.write('filtered_audio.wav', fs, filtered_audio_data)

# 원본 오디오 파일과 필터 적용된 오디오 파일 비교
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(audio_data)
plt.title('Original Audio')
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(filtered_audio_data)
plt.title('Filtered Audio')
plt.tight_layout()
plt.show()

위의 코드는 다음과 같은 작업을 수행합니다:

1. scipy.io.wavefile 라이브러리를 사용하여 오디오 파일을 로드합니다.
2. 오디오 데이터를 [-1, 1] 범위로 정규화합니다.
3. np.tanh() 함수를 사용하여 고대비 필터를 적용합니다. filter_coeff를 조정하여 필터의 강도를 조절할 수 있습니다.
4. scipy.io.wavefile 라이브러리를 사용하여 필터가 적용된 오디오 파일을 저장합니다.
5. 원본 오디오 파일과 필터 적용된 오디오 파일을 비교하기 위해 matplotlib를 사용하여 그래프를 출력합니다.

실행 및 결과 확인

위의 코드를 실행하고 필터가 적용된 오디오 파일을 저장한 뒤 결과를 확인할 수 있습니다. filtered_audio.wav 파일이 생성되었으며, 그래프를 통해 원본 오디오와 필터 적용된 오디오의 차이를 시각적으로 확인할 수 있습니다.

결론

파이썬을 사용하여 오디오 파일에 고대비 필터를 적용하는 방법을 알아보았습니다. 이를 통해 오디오 프로세싱을 통해 보다 풍부하고 생동감 있는 오디오를 만들 수 있습니다. 추가로 필터의 강도 및 다른 오디오 처리 기법을 실험해보면 더욱 다양한 효과를 얻을 수 있습니다.