Python
線スペクトル対 (LSP) を実装するにあたり、第１チェビシェフ多項式を利用するため実装してみました。 実装・検証したコードはPythonですが、VSTプラグイン化を見据えてC++を想定したナイーブ実装となっています。 概要 チェビシェフ多項式 - Wikipedia Cheb…
リアルタイム声質加工プラグインの開発進捗。声を太くしたり子供っぽくしたりできる処理のデモです。 pic.twitter.com/JcfwPJ2OCc— Kurene (@_kurene) July 18, 2020 線形予測分析＋周波数ワープでリアルタイムで声質を加工する処理を作りました。 ボイスチ…
実装したIIR/FIRフィルタが正しく動作しているかどうか検証する必要があったため、 デジタルフィルタの周波数応答を見るスクリプトを試してみました。 基本的には scipy.signal.freqz() の example とほぼ同じで、 プロット部分を少し整理したスクリプトとな…
VSTプラグインで線形畳み込みを実装する必要が出てきたので、 事前にPythonでC++ライクな実装を検証しました。 とりあえず、２つの入力信号の配列サイズ不明で、最適化していない実装です。 import numpy as np from numba import jit @jit def conv_linear(…
フォルマントの強調っぽい処理で"いい声"に加工する自作フィルタのプロトタイプ（前半：元の歌声、後半：フィルタリング後） pic.twitter.com/deOz1DJjIv— Kurene (@_kurene) 2020年7月7日 先日作ったフォルマント強調フィルタ、実は低ビットレート音声符号…
gui programming with matplotlib pic.twitter.com/kEI863X14U— Kurene (@_kurene) May 11, 2020 何番煎じか分かりませんが、matplotlibでインタラクティブなプロットをする機会があったので、 メモ代わりにサンプルコードを作ってみました。 Event handling…
概要 Twitter search APIを叩いて、ある期間の2hDTMを検索できないか試してました pic.twitter.com/cs8XagzAJz— Kurene (@_kurene) 2020年4月29日 Twitter上のツイートやメディアを手元で一気に検索したいと思い、Twitter Search API を叩き、キーワードと期…
ある2つの辞書型のデータd1,d2を結合したいとき、Python3では以下のように書くことができます。 new_d = dict(d1, **d2)# (1) この記法は特定のキーを記述せずに結合できるので便利なのですが、十分に注意しないといけない処理仕様があります。 以下の例をご…
Numpy で配列をバイナリで保存する方法としては、 numpy.save(npy_filepath, arr) が最も単純な方法です。 しかし、 非圧縮であるため、ファイルサイズが大きくなりがち 単一の配列オブジェクトのみ保存 であるため、大量の配列を保存する場合や、配列サイズ…
はじめに iTunes の Search API を使うと、iTunes Storeで販売されているコンテンツを検索することができます。 iTunes Search API – Partner Resources 検索用のAPI自体は、デベロッパーとしての登録やAPIトークンが必要ないため、手軽に利用できます。 こ…
はじめに 表記に一部誤りを含む曲名・アーティスト名を入力として、正しい名前を出力 or マッチ度を計算する関数を作る必要があったため、調査・実装など検討してみました。 はじめに レーベンシュタイン距離 使ってみた 付録・実装 レーベンシュタイン距離 …
ソートされていないpathlibモジュールのPathクラスのリストをソートしたかったので、作ってみました。 トイデータ生成 順番がバラバラなPathクラスのリストがある*1状況を想定します。 from pathlib import Path filelist = ["./dir/abb.ext", "./dir/aaa.ex…
matplotlibでは多数のカラーマップが用意されています。 Choosing Colormaps in Matplotlib — Matplotlib 3.1.0 documentation データに手を加えずカラーマップを逆にしてプロットするのは、<span style="color: #d32f2f">カラーマップを指定する引数 cmap に与えるカラーマップ名の後ろに</span>…
日本の音楽アーティスト名に関するを調査するために、Pythonを使ってアーティスト名一覧をWeb上からスクレイピングしました。 情報を抽出するWebサイト 実装 結果 まとめ 情報を抽出するWebサイト HTMLのパースしやすさを考え、今回はRockin'on.comの邦楽ア…
概要 タイトル通り、あるディレクトリ以下にある、全てのオーディオファイルと、オーディオファイルを含む全ディレクトリを取得するスクリプトになります。 深いディレクトリ構造でも、 オーディオファイルが含まれるディレクトリを列挙したり、全オーディオ…
LibROSAの便利な関数として、librosa.core.magphaseがあります。 この関数を使うことで、短時間フーリエ変換librosa.stftや定Q変換librosa.cqtで出力される複素信号から、振幅スペクトルと位相スペクトルを抽出することができます。 それでは、librosa.core.…
www.youtube.com PyQt5の習作として、PyQt5とPyAudioを使ったBPM計測アプリを作ってみました。 よくあるBPM計測器の仕様となっていて、ユーザが拍位置でボタンクリックやキータイピングをすることで、BPMを計測をすることができます。 インターフェースもア…
Pythonで複数の楽曲データの長さを調べる時、真面目に楽曲ファイルを読み込んでNumpy配列のshapeを調べて…とすると、かなり時間がかかってしまいます。数百曲以上になると、それだけで時間の無駄です。 そこで、Mutagenを利用して、メタタグ情報から長さを得…
生成した音信号を気軽に鳴らせるシステムが欲しくなり、結果的にシンセサイザもどきを作ってみました。 MIDIを扱うと面倒なので、Numpy/Scipyで生成した音信号を直接オーディオ出力できるような構造になっています。 また、一応シンセサイザっぽい見た目なの…
PyQt5の練習がてら、ピアノ鍵盤（もどき）を作ってみました。 タプル型の引数keysetで鍵盤の数を変えられます。 ハマったところ： 参考にしたドキュメント：https://doc.qt.io/qt-5/ buttonClicked に引数を渡すなら、partial()が便利 PythonはQtの情報が少…
np.fft.fft v.s. np.fft.rfft 以下の記事を読んで、np.fft.fftとnp.fft.rfftの実行速度の比較に興味がわいたので、やってみました。 pman0214.github.io 音信号処理の場合、短時間フーリエ変換などでFFTをかなりの回数実行する機会が多いと思います。 時は金…
多変量解析の一般的な手法である主成分分析を使っていると、寄与率と累積寄与率を確認することが多いです。 それぞれを別にプロットしてもよいのですが、 １つのプロットで確認できたほうが便利だと思い、matplotlibで実装してみました。 一つのプロットで左…
numpy では、N次元の正規分布を出力するnumpy.random.normal() がありますが、こちらでは共分散を設定できません。 共分散を指定する場合、N次元の多変量正規分布を 出力できる、numpy.random.multivariate_normal () を使う必要があります。 numpy.random.m…
マルコフ連鎖でコード進行を自動生成 において、定常分布を求めるのに少し分かりにくい箇所ががあったので説明します。 マルコフ連鎖の定常分布は、遷移行列の固有値１に対応する固有ベクトルを確率密度関数として正規化することで算出することができます。 …
伝統的な自動作曲・文章生成システムで使われている代表的アルゴリズムとして、マルコフ連鎖があります。 アカデミックな研究やアプリケーションとしては常套手段なのですが、Web上には音楽での 利用例・実装例があまりないようです。 そこで、マルコフ連鎖…
音楽の三大要素、メロディ・ハーモニー・リズムの内、ハーモニーの根幹を担っているのが和音です。 おそらく、楽器を演奏したり、曲の耳コピをしたことがある人は、一度は計算機で和音（進行）を自動で分析できたらいいな、と思ったことがあるはずです。 一…
ゲームやCGの実装をしていると,「いい感じに偏った乱数が欲しい」と思うことが多々あります*1。 よく知られている方法として、rand関数などで算出した一様乱数を元に逆関数法で乱数を作ることができます。 ただ、数式の意味が分かりにくいところもあります。…
LibROSA とは？ 出典：https://librosa.github.io/ 「自分の好きな音楽をPCで分析したり、音楽データで機械学習やディープラーニングをやってみたい。でも、音データの信号処理やデータの扱いに困っている」と、悩んでいるエンジニアの方は多いと思います。 …
MS処理（Mid/Side変換）とは？ MS処理のイメージ 音響機器やマスタリングプラグインでMS処理という表記を見かけたことはありませんか？ MS処理は、通常左右に分かれているステレオの信号を、 中央（ミッド）成分と非中央（サイド）成分に変換し、それぞれに…
MFCC 算出の流れ この記事では、 音に関するデータ分析や機械学習・深層学習で良く使われている MFCC*1 （メル周波数ケプストラム係数）という特徴表現を使って、楽器の音色を分析できるかどうか確認したいと思います。 MFCC とは？ LibROSAを使ったMFCCの算…