ジェネレーターを使用してサウンドウェーブグラフィックを作成するにはどうすればよいですか？
Pythonを使用してこれを行う方法は次のとおりです。サウンド生成と画像作成のためにライブラリを活用します。
1。サウンドウェーブデータを生成します：
この部分は、音波を表す数値データを作成します。数値計算には「numpy」、さまざまな波形を生成するために「scipy」を使用します。
`` python
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
scipy.io.wavfileをwavとしてインポートします
Scipy.Signal Import Sawtooth、Squareから
パラメーター
頻度=440＃Hz（A4ノート）
持続時間=2＃秒
sample_rate =44100＃hz（標準オーディオレート）
振幅=0.8＃クリッピングを避けるために1未満に保ちます
時間ベクトル
t =np.linspace（0、持続時間、int（sample_rate * duration）、endpoint =false）
波形（Sine、Square、Sawtoothなど）を選択します
#waveform =np.sin（2 * np.pi *頻度 * t） *振幅＃sine wave
＃waveform =square（2 * np.pi *頻度 * t） *振幅＃正方形波
波形=sawtooth（2 * np.pi *頻度 * t） *振幅＃sawtooth wave
#optional：ノイズを追加します
ノイズ=np.random.normal（0、0.1、len（波形））
波形 +=ノイズ
クリッピングを避けるために正規化（オーディオ出力にとって重要）
波形=波形 / np.max（np.abs（波形））
#optional：WAVファイルとして保存します
wav.write（ "output.wav"、sample_rate、waveform.astype（np.float32）））
`` `
2。グラフィックを作成：
この部分は、生成されたサウンドウェーブデータを取得し、「Matplotlib」を使用してプロットします。
`` python
波形をプロット
plt.figure（figsize =（10、4））
plt.plot（t、波形）
plt.xlabel（ "time（s）"）
plt.ylabel（ "amplitude"）
plt.title（ "sound waveform"）
plt.grid（true）
plt.savefig（ "sound_wave.png"）#save as png
plt.show（）
`` `
完全なコード：
`` python
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
scipy.io.wavfileをwavとしてインポートします
Scipy.Signal Import Sawtooth、Squareから
パラメーター
頻度=440＃Hz（A4ノート）
持続時間=2＃秒
sample_rate =44100＃hz（標準オーディオレート）
振幅=0.8＃クリッピングを避けるために1未満に保ちます
時間ベクトル
t =np.linspace（0、持続時間、int（sample_rate * duration）、endpoint =false）
波形
を選択します波形=sawtooth（2 * np.pi *頻度 * t） *振幅
#optional：ノイズを追加します
ノイズ=np.random.normal（0、0.1、len（波形））
波形 +=ノイズ
クリッピングを避けるために正規化
波形=波形 / np.max（np.abs（波形））
#optional：WAVファイルとして保存します
wav.write（ "output.wav"、sample_rate、waveform.astype（np.float32）））
波形をプロット
plt.figure（figsize =（10、4））
plt.plot（t、波形）
plt.xlabel（ "time（s）"）
plt.ylabel（ "amplitude"）
plt.title（ "sound waveform"）
plt.grid（true）
plt.savefig（ "sound_wave.png"）
plt.show（）
`` `
このコードは次のとおりです。
1.鋸歯状の波を生成します（これを「Scipy.signal」関数を使用して、サイン、スクエア、または他の波形に簡単に変更できます）。
2.オプションでノイズを追加して、より現実的にします。
3.波形を正規化して、クリッピングを防ぎます。
4.オプションで、WAVファイルとして保存します。
5.時間の経過とともに、音波の振幅のPNG画像を作成して保存します。
必要なライブラリを忘れずにインストールすることを忘れないでください：「numpy」、「matplotlib」、および「scipy」。 PIPを使用してインストールできます： `PIPインストールnumpymatplotlib scipy`