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[python] 파이썬을 사용하여 음성 데이터의 에너지 분석하기

음성 처리 애플리케이션을 개발하는 경우, 음성 신호의 품질을 분석하고 이해하는 것이 중요합니다. 에너지는 음성 신호에서 중요한 특성 중 하나이며, 파이썬을 사용하여 음성 데이터의 에너지를 분석하는 방법을 살펴보겠습니다.

1. 음성 데이터 불러오기

먼저, 파이썬의 ‘librosa’ 라이브러리를 사용하여 음성 데이터를 불러옵니다. 아래는 wav 파일을 불러오는 예시 코드입니다.

import librosa

# 음성 파일 불러오기
audio_path = 'audio.wav'
y, sr = librosa.load(audio_path)

2. 에너지 계산

다음으로, Short-time Energy(단기 에너지)를 계산합니다. 이를 통해 음성 신호의 에너지를 프레임 단위로 분석할 수 있습니다.

import numpy as np

# 윈도우 사이즈 및 스트라이드 설정
frame_length = 0.025  # 25ms
frame_stride = 0.01  # 10ms

# Short-time Energy 계산
def calculate_ste(signal, frame_length, frame_stride):
    frame_length = int(round(frame_length * sr))
    frame_stride = int(round(frame_stride * sr))
    
    # 프레임 단위로 신호를 분할
    frames = librosa.util.frame(signal, frame_length=frame_length, hop_length=frame_stride)

    # 프레임 별 에너지 계산
    energy = np.sum(frames ** 2, axis=0)
    
    return energy

# Short-time Energy 계산
energy = calculate_ste(y, frame_length, frame_stride)

3. 결과 시각화

마지막으로, matplotlib 라이브러리를 사용하여 Short-time Energy를 시각화합니다. 이를 통해 음성 신호에서의 에너지 변화를 쉽게 이해할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# Short-time Energy 시각화
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(energy, color='b')
plt.ylabel('Energy')
plt.xlabel('Frame')
plt.title('Short-time Energy')
plt.show()

이제 파이썬을 사용하여 음성 데이터의 에너지를 분석하는 방법에 대해 알아보았습니다. 에너지 분석을 통해 음성 신호의 품질을 향상시키는 등 다양한 활용이 가능합니다.

참고 문헌:

음성 처리에 대한 추가 자료는 다음과 같은 책을 참고할 수 있습니다.

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