オーディオから波形を作成するにはどうすればよいですか？
1。簡単な方法（ライブラリを使用）：
このアプローチは最も簡単で、詳細なオーディオ処理知識は必要ありません。 重い持ち上げを処理するライブラリを活用します。 「librosa」と「matplotlib」ライブラリを使用してpythonを使用してそれを行う方法は次のとおりです。
`` python
Librosaをインポートします
Librosa.displayをインポートします
pltとしてmatplotlib.pyplotをインポートします
オーディオファイルをロード
audio_file ="your_audio_file.wav"＃オーディオファイルパスに置き換える
y、sr =librosa.load（audio_file）
波形を表示
plt.figure（figsize =（14、5））
liblosa.display.waveshow（y、sr =sr）
plt.title（ "waveform"）
plt.xlabel（ "time（s）"）
plt.ylabel（ "amplitude"）
plt.show（）
`` `
このコードを実行する前に：
* 必要なライブラリをインストール： `PIPインストールLIBROSA MATPLOTLIB`
* 交換 `" your_audio_file.wav "`： オーディオファイルへの実際のパスを使用します。 ファイルは、最適な互換性のためのWAVファイルである必要があります。 Librosaは他の形式を処理できますが、一般的にこのタスクにはWAVが好まれます。
2。中間法（手動処理）：
これはより多くの制御を提供しますが、オーディオの基礎を理解する必要があります。 オーディオデータを直接操作します。
`` python
インポートウェーブ
npとしてnumpyをインポートします
pltとしてmatplotlib.pyplotをインポートします
WAVファイルを開きます
wave.open（ "your_audio_file.wav"、 "rb"）としてwf：
num_channels =wf.getnchannels（）
sample_width =wf.getSampwidth（）
frame_rate =wf.getFramerate（）
num_frames =wf.getnframes（）
data =wf.readframes（num_frames）
データをnumpy配列に変換します
data =np.frombuffer（data、dtype =np.int16）＃sample_widthが異なる場合はdtypeを調整します
ステレオの場合、モノ（平均チャネル）
に変換してくださいnum_channels ==2の場合：
data =np.mean（data.reshape（-1、2）、axis =1）
データを正規化します
data =data / np.max（np.abs（data））
時間ベクトル
time =np.arange（0、num_frames） / frame_rate
波形をプロット
plt.figure（figsize =（14、5））
plt.plot（時間、データ）
plt.title（ "waveform"）
plt.xlabel（ "time（s）"）
plt.ylabel（ "amplitude"）
plt.show（）
`` `
このコード：
* `wave`モジュールを使用してWAVファイルを開きます。
*生のオーディオデータを読み取ります。
*操作を容易にするために、それをnumpy配列に変換します。
*チャンネルを平均してモノ波形を作成することにより、ステレオオーディオを処理します。
*視覚化を改善するために、データを-1〜1の範囲に正規化します。
*プロットのための時間ベクトルを作成します。
* `matplotlib`を使用して波形をプロットします。
3。高度な方法（FFT、スペクトログラム）：
より詳細な分析のために、高速フーリエ変換（FFT）を使用して、オーディオ信号の周波数コンポーネントを分析して、スペクトログラムを作成できます。 「Librosa」や「Scipy」などのライブラリは、効率的なFFT実装を提供します。 これは単純な説明の範囲を超えていますが、時間のドメイン信号を周波数ドメインに変換して、時間の経過とともに周波数を視覚化することを伴います。 Librosaの `Librosa.feature.mel_spectrogram`は、これの素晴らしい出発点です。
適切な方法の選択：
* 簡単な方法： 深いオーディオの理解を必要とせずに、波形の視覚化に最適です。
* 中間法： 生のオーディオデータをより多くの制御と洞察を提供します。
* 高度な方法： 詳細な頻度分析と視覚化（スペクトログラム）に必要です。
これらのコードを実行する前に、必要なライブラリをインストールすることを忘れないでください。 ニーズと理解のレベルに最適な方法を選択してください。 上記の例はPythonを使用していますが、JavaScript（Web Audio APIなどのライブラリを使用）やC ++（SDLなどのライブラリを使用）などの他のプログラミング言語でも同様の機能を達成できます。