[python] 파이썬을 이용한 음악 데이터 전처리
음악 데이터는 다양한 형식과 속성을 갖고 있기 때문에 이를 분석하거나 모델링하기 전에 전처리 과정이 필요합니다. 파이썬을 사용하여 이러한 음악 데이터를 전처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. 음악 파일 읽기
먼저, 파이썬의 librosa 라이브러리를 사용하여 음악 파일을 읽고 전처리합니다. 이를 위해 해당 음악 파일을 librosa.load 함수를 사용하여 읽고, 샘플링 레이트와 음성 데이터를 얻을 수 있습니다.
import librosa
file_path = 'path_to_audio_file.mp3'
y, sr = librosa.load(file_path, sr=None)
2. 음악 데이터 변환
다음으로, 시간-주파수 분석을 수행하거나 스펙트로그램 변환을 통해 음악 데이터를 다른 형식으로 변환할 수 있습니다.
# 시간-주파수 분석
D = librosa.stft(y)
# 스펙트로그램 변환
S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr)
3. 특징 추출
음악 데이터로부터 주파수 특징, 비트 추출, 리듬 분석과 같은 다양한 특징들을 추출할 수 있습니다.
# 주파수 특징
chroma = librosa.feature.chroma_stft(y=y, sr=sr)
# 비트 추출
tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(y, sr=sr)
# 리듬 분석
onset_env = librosa.onset.onset_strength(y=y, sr=sr)
4. 데이터 정규화
마지막으로, 추출된 특징들을 정규화하여 음악 데이터를 일반화할 수 있습니다.
# 데이터 정규화
chroma = librosa.util.normalize(chroma)
onset_env = librosa.util.normalize(onset_env)
이와 같이 파이썬을 이용하여 음악 데이터를 전처리하고 분석하는 것은 더 나은 음악 정보 추출 및 모델링에 도움이 됩니다.