オーディオからサウンドウェーブを作成するにはどうすればよいですか？
1。音波を視覚化： これには、オーディオファイルから振幅データを抽出し、波形としてプロットすることが含まれます。 多くのツールとプログラミングライブラリがこれを行うことができます：
* ソフトウェア： Audacity（無料およびオープンソース）、Adobe Audition、Logic Pro X、Audacityなどは、すべてオーディオファイルの波形を視覚化できます。
* プログラミングライブラリ（Python）： Librosa、Pydub、Scipyなどのライブラリを使用すると、オーディオファイルを読み込み、Raw波形データ（通常はNumpy配列として）にアクセスし、Matplotlibを使用してプロットします。
これは、LibrosaとMatplotlibを使用した単純なPythonの例です。
`` 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します
y、sr =librosa.load（ "your_audio_file.wav"）＃your_audio_file.wav "をあなたのファイルに置き換えます
＃波形を表示します
plt.figure（figsize =（14、5））
liblosa.display.waveplot（y、sr =sr）
plt.title（ "waveform"）
plt.xlabel（ "time（s）"）
plt.ylabel（ "amplitude"）
plt.show（）
`` `
2。オーディオデータに基づいて新しいサウンドウェーブを生成します： 既存のオーディオデータ（波形）を処理して、異なる特性を持つ *新しい *サウンドウェーブを作成できます。これには、信号処理手法が含まれます。
* フィルタリング： フィルター（ローパス、ハイパス、バンドパス）を適用して、音波に存在する周波数を変更します。
* 振幅変調： 波の振幅を経時的に変更して、トレモロのような効果を作成します。
* 周波数変調： 時間の経過とともに波の頻度を変更して、ビブラートやピッチシフトなどの効果を作成します。
* 合成： オーディオの分析（たとえば、フーリエ変換を使用して周波数とその振幅を抽出する）に基づいて、元に近い新しい音波を *合成 *することができます。これはより複雑であり、多くの場合、添加剤合成、減算的合成、粒状合成などの技術が含まれます。
これらの操作には、より高度な信号処理技術とプログラミングが必要です。 Scipyの信号処理モジュールのようなライブラリは、これに役立ちます。
要するに、 * audioからサウンドウェーブ *を *作成 *しません。既存の音波表現を視覚化するか、デジタル表現を操作して修正または合成された音波を作成します。 オーディオファイル自体は *サウンドウェーブのエンコードされた表現です。