음악은 우리 생활에서 중요한 역할을 합니다. 음악이 주는 감정, 리듬, 박자, 멜로디 등의 다양한 특성들을 컴퓨터로 분석하고 싶을 때가 있을 수 있습니다. 이를 위해 파이썬을 사용하여 음악 파일을 분석하고 그 속에서 음악의 다양한 피쳐를 추출하는 방법을 살펴보겠습니다.

Librosa 라이브러리

Librosa 라이브러리는 음악 및 오디오 신호 분석을 위한 파이썬 라이브러리로, 음악 정보 검색(MIR, Music Information Retrieval) 작업에 유용하게 사용됩니다. Librosa는 음악 신호 처리를 위한 다양한 기능을 제공하며 음악의 특성 추출에 특히 효과적입니다.

import librosa

음악 파일 로드

Librosa를 사용하여 음악 파일을 로드합니다.

audio_path = 'path_to_audio_file.mp3'
y, sr = librosa.load(audio_path)

주요 피쳐 추출

Librosa를 이용하여 다양한 음악 피쳐를 추출할 수 있습니다.

멜 주파수 케피스트럴 계수(MFCC)

MFCC는 음악 신호에서 주파수를 대체적으로 나타내는 피쳐로, 음악의 멜로디나 발음 특성을 반영합니다.

mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)

리듬 패턴

리듬 피쳐는 음악에서의 박자와 리듬을 설명하는 중요한 피쳐입니다.

tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr)

스펙트럼 대표값

스펙트럼 대표값은 음악의 주파수 영역 내에서 대표적인 값들을 추출하는 것으로, 음악의 주파수 특성을 설명합니다.

centroid = librosa.feature.spectral_centroid(y=y, sr=sr)

결론

파이썬의 Librosa 라이브러리를 이용하면 음악 파일을 쉽게 분석하고 다양한 피쳐를 추출할 수 있습니다. 이를 통해 음악 정보 검색, 음악 분류, 감정 분석 등 다양한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

이처럼 파이썬은 음악 관련 작업에 유용한 라이브러리를 제공하고 있으며, 음악 분석 및 피쳐 추출 작업을 보다 쉽고 효과적으로 수행할 수 있습니다.

관련 자료:

• Librosa 라이브러리 공식 문서