【Python】オーディオ解析ライブラリ LibROSAで波形表示や分離する

LibROSAとは、音楽やオーディオ解析が出来るPythonパッケージです。
Brian McFee氏らにより開発され、現在もアップデートされています。
現在のバージョンは0.7です。(2020年4月17日)
では、実際に使っていきましょう。

LibROSA — librosa 0.7.2 documentation

LibROSAでできること
インストール方法
LibROSAを使ってみる
1. メルスケールのスペクトグラムを表示する
2. リズムや和音を検出して分離する
最後に

LibROSAでできること

オーディオファイル入出力とデジタル信号処理
情報の表示機能
特徴抽出や特徴量操作による楽曲データの変形
オンセット特定、ハミング検索、断片検索など
ビートとテンポの数値化や抽出
スペクトログラム分離、スペクトラム情報として取得
エフェクトをかける
出力、外部ファイルとして保存
テンポを考慮したセグメント分け
各種ユーティリティ
フィルタ機能

インストール方法

pipでインストールする

pip install librosa

Anaconda環境の場合

conda install -c conda-forge librosa

LibROSAを使ってみる

メルスケールのスペクトグラムを表示する

from __future__ import print_function

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.style as ms
ms.use('seaborn-muted')
%matplotlib inline

import librosa
import librosa.display

audio = librosa.util.example_audio_file()

y, sr = librosa.load(audio)

S = librosa.feature.melspectrogram(y, sr=sr, n_mels=128)

log_S = librosa.power_to_db(S, ref=np.max)

plt.figure(figsize=(10, 4))

librosa.display.specshow(log_S, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel')

plt.title('mel power spectrogram')

plt.colorbar(format='%+02.0f dB')

リズムや和音を検出して分離する

# 和音とリズムに分離します。
y_harmonic, y_percussive = librosa.effects.hpss(y)

# 和音、リズムの波形を取得する
S_harmonic   = librosa.feature.melspectrogram(y_harmonic, sr=sr)
S_percussive = librosa.feature.melspectrogram(y_percussive, sr=sr)

# パワースペクトログラムをdBに変換する
log_Sh = librosa.power_to_db(S_harmonic, ref=np.max)
log_Sp = librosa.power_to_db(S_percussive, ref=np.max)

plt.figure(figsize=(10, 4))

# メルスケールのスペクトログラムを表示します。
# 和音
plt.subplot(2,1,1)
librosa.display.specshow(log_Sh, sr=sr, y_axis='mel')
plt.title('mel power spectrogram (Harmonic)')
plt.colorbar(format='%+02.0f dB')

# リズム
plt.subplot(2,1,2)
librosa.display.specshow(log_Sp, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel')
plt.title('mel power spectrogram (Percussive)')
plt.colorbar(format='%+02.0f dB')