こんにちは、Python Symphonyの管理人です。今回は、Pythonを使ったAI音声処理について基礎から学んでいきましょう。
1. 音声データの取得と分析
音声データを扱うには、まずそのデータを取得する必要があります。音声データの取得には、Pythonのライブラリであるpyaudioを使用するのが一般的です。
import pyaudio import wave chunk = 1024 FORMAT = pyaudio.paInt16 CHANNELS = 1 RATE = 44100 RECORD_SECONDS = 5 p = pyaudio.PyAudio() stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=chunk) print("録音開始") frames = [] for i in range(0, int(RATE / chunk * RECORD_SECONDS)): data = stream.read(chunk) frames.append(data) print("録音終了") stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() wf = wave.open("output.wav", 'wb') wf.setnchannels(CHANNELS) wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT)) wf.setframerate(RATE) wf.writeframes(b''.join(frames)) wf.close()
このコードでは、pyaudioを使って5秒間の音声データを取得し、output.wavというファイル名で保存しています。取得した音声データを分析するには、PythonのライブラリであるLibrosaを使用します。
import librosa # 音声データの読み込み data, sr = librosa.load("output.wav") # スペクトログラムの作成 spec = librosa.stft(data) # スペクトログラムの表示 import matplotlib.pyplot as plt import librosa.display plt.figure(figsize=(10, 4)) librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(abs(spec), ref=np.max), y_axis='log', x_axis='time') plt.colorbar(format='%+2.0f dB') plt.title('Spectrogram') plt.tight_layout() plt.show()
このコードでは、取得した音声データを読み込み、スペクトログラムを作成しています。スペクトログラムとは、周波数成分と時間成分を表したグラフであり、音声データの特徴を可視化することができます。
2. 音声データの前処理
音声データを分析する前に、データの前処理を行う必要があります。前処理には、データの正規化やノイズ除去などが含まれます。
import numpy as np from sklearn import preprocessing # データの正規化 data = preprocessing.normalize(data) # ノイズ除去 from scipy.signal import wiener data = wiener(data)
このコードではデータの正規化とノイズ除去を行っています。正規化には、sklearnのpreprocessingライブラリを使用し、データの値を0から1の範囲に変換しています。ノイズ除去には、scipyのsignalライブラリを使用し、Wienerフィルターを適用しています。
3. 音声認識
音声認識は、音声データから文字列を抽出する処理です。Pythonで音声認識を行うには、Google Cloud Speech-to-Text APIを使用するのが一般的です。以下のコードでは、Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して音声認識を行っています。
pythonCopy code import io import os from google.cloud import speech os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "credentials.json" client = speech.SpeechClient() with io.open("output.wav", "rb") as audio_file: content = audio_file.read() audio = speech.RecognitionAudio(content=content) config = speech.RecognitionConfig( encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16, sample_rate_hertz=sr, language_code="ja-JP", ) response = client.recognize(config=config, audio=audio) for result in response.results: print("認識結果: {}".format(result.alternatives[0].transcript))
このコードでは、Google Cloud Speech-to-Text APIを使用して音声認識を行っています。Google Cloud Speech-to-Text APIを使用するためには、Google Cloud Platformのアカウントが必要です。また、credentials.jsonというファイルを作成し、Google Cloud PlatformのプロジェクトIDとAPIキーを記述する必要があります。
以上が、Pythonを使ったAI音声処理の基礎です。音声データの取得、分析、前処理、音声認識という流れで、Pythonを使って音声処理を行うことができます。AI音声処理には、さまざまな応用があります。今後も、Python Symphonyでは最新のトレンドや技術について紹介していきますので、お楽しみに!