반응형 2024/1110 Visualize STFT fft_size가 frame_size( = 25) 이상인 가장 작은 2제곱 값따라서 fft_size는 32frame_shift = 10 # -*- coding: utf-8 -*-import waveimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltif __name__ == "__main__": wav_file = './data/wav/xxx.wav' frame_size = 25 frame_shift = 10 out_plot = './spectrogram.png' with wave.open(wav_file) as wav: sample_frequency = wav.getframerate() num_samples = .. 2024. 11. 27. Visualize FFT 복소수 스펙트럼 계산:spectrum: np.fft.fft(frame)frame은 0.58초에서 시작 1024(2의 제곱승)만큼 크기 진폭스펙트럼 : 복소수 스펙터럼의 절대치 np.abs(spectrum)좌우대칭이므로 좌측만 사용 0~512까지 절대치 취함 로그 진폭 스펙트럼: 흔들리는 폭이 크므로 로그를 취함 np.logflooring: 진폭이 0인 주파수가 있으면 로그를 취할 때 마이너스 무한대 가능아주 작은 수인 1E-7(10의 마이너스 7승)을 더함 # -*- coding: utf-8 -*-import waveimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltif __name__ == "__main__": wav_file = './data/wav/fft.. 2024. 11. 25. Visualize Speech Wave # -*- coding: utf-8 -*-import waveimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltif __name__ == "__main__": wav_file = '../../data/wav/xxx.wav' out_plot = '../../plot.png' with wave.open(wav_file) as wav: sampling_frequency = wav.getframerate() sample_size = wav.getsampwidth() num_channels = wav.getnchannels() num_samples = wav.getnframes() waveform .. 2024. 11. 25. Python Task Scheduler import scheduleimport timedef job(): print("작업실행중")#schedule.every(1).hours.do(job)schedule.every(1).seconds.do(job)while True: schedule.run_pending() time.sleep(1) 2024. 11. 20. 이전 1 2 3 다음 반응형
