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import numpy as np
from scipy import signal
from scipy import fftpack
from scipy.fftpack import fft
import librosa
from scipy.io.wavfile import write
import noisecancel
#バターワースフィルタ（バンドストップ）
def bandstop(x, samplerate, fp, fs, gpass, gstop):
fn = samplerate / 2 #ナイキスト周波数
wp = fp / fn #ナイキスト周波数で通過域端周波数を正規化
ws = fs / fn #ナイキスト周波数で阻止域端周波数を正規化
N, Wn = signal.buttord(wp, ws, gpass, gstop) #オーダーとバターワースの正規化周波数を計算
b, a = signal.butter(N, Wn, "bandstop") #フィルタ伝達関数の分子と分母を計算
y = signal.filtfilt(b, a, x) #信号に対してフィルタをかける
return y #フィルタ後の信号を返す
def wav_read(path): # 音声ファイルを読み込む
wave, fs = librosa.core.load(path, mono=True)
return wave, fs
def calc_fft(data, fs): # FFTする
frq = np.linspace(0, fs, len(data))
yf = fft(data)/(len(data)/2)
return np.abs(yf), frq
#バターワースフィルタ（バンドパス）
def bandpass(x, samplerate, fp, fs, gpass, gstop):
fn = samplerate / 2 #ナイキスト周波数
wp = fp / fn #ナイキスト周波数で通過域端周波数を正規化
ws = fs / fn #ナイキスト周波数で阻止域端周波数を正規化
N, Wn = signal.buttord(wp, ws, gpass, gstop) #オーダーとバターワースの正規化周波数を計算
b, a = signal.butter(N, Wn, "band") #フィルタ伝達関数の分子と分母を計算
y = signal.filtfilt(b, a, x) #信号に対してフィルタをかける
return y #フィルタ後の信号を返す
def boinband(wavpath,filename):
# ここからサンプル波形生成とフィルタ処理をする-------------------------------------------
samplerate = 48000
q = 48000/22050
problem = wavpath.replace('./processing/'+ filename + "/", '')
data,f= wav_read(wavpath + ".wav")
# 波形生成のための時間軸の作成
start = [424.55236449742387, 500]
end = [ 468.55836523848967, 1700]
dif = 50 #幅
plusband = 10 #start,endにプラスする量
data_filt = [0]*len(end)
# バンドパスをする関数を実行
fp = np.array([(plusband + start[0])*q ,q*(plusband + end[0])]) # 通過域端周波数[Hz]※ベクトル
fs = np.array([(start[0]-dif-plusband)*q,(end[0]+dif+plusband)*q]) # 阻止域端周波数[Hz]※ベクトル
gpass = 5
gstop = 6
data_filt[0] = bandpass(data, samplerate, fp, fs, gpass, gstop)
data_filt[0] = data_filt[0].astype(np.float32)
for j in range(1,len(end)):
fp = np.array([(plusband + start[j])*q ,q*(plusband + end[j])]) # 通過域端周波数[Hz]※ベクトル
fs = np.array([(start[j]-dif+plusband)*q,(end[j]+dif+plusband)*q]) # 阻止域端周波数[Hz]※ベクトル
gpass = 5
gstop = 6
data_filt[j] = bandpass(data, samplerate, fp, fs, gpass, gstop)
data_filt[j] = data_filt[j].astype(np.float32)
data_filt[j] += data_filt[j-1]
name = "processing/" + filename + "/n"+ problem +"band"
write(name + ".wav",rate = f, data=data_filt[len(end)-1])
noisecancel.noise_cancel(wavpath,name)
start = [300]
end = [1700]
dif = 49
plusband = 12
j=0
# バンドパスをする関数を実行
fp = np.array([(plusband + start[j])*q ,q*(plusband + end[j])]) # 通過域端周波数[Hz]※ベクトル
fs = np.array([(start[j]-dif+plusband)*q,(end[j]+dif+plusband)*q]) # 阻止域端周波数[Hz]※ベクトル
gpass = 5 # 通過域端最大損失[dB]
gstop = 6 # 阻止域端最小損失[dB]
data_filt = bandpass(data, samplerate, fp, fs, gpass, gstop)
data_filt = data_filt.astype(np.float32)
data_filt *=5
name = "processing/" + filename + "/i"+ problem +"band"
write(name + ".wav",rate = f, data=data_filt)
noisecancel.noise_cancel(wavpath,name)
fp = np.array([500, 1500]) #通過域端周波数[Hz]※ベクトル
fs = np.array([250, 6000]) #阻止域端周波数[Hz]※ベクトル gpass = 3 # 通過域端最大損失[dB]
gstop = 40 # 阻止域端最小損失[dB]
data_filt = bandstop(data, samplerate, fp, fs, gpass, gstop)
data_filt = data_filt.astype(np.float32)
name = "processing/" + filename + "/e"+ problem +"band"
write(name + ".wav",rate = f, data=data_filt)
noisecancel.noise_cancel(wavpath,name)
fp = np.array([500, 2000]) #通過域端周波数[Hz]※ベクトル
fs = np.array([250, 4000]) #阻止域端周波数[Hz]※ベクトル
gpass = 1 # 通過域端最大損失[dB]
gstop = 41 # 阻止域端最小損失[dB]
data_filt = bandstop(data, samplerate, fp, fs, gpass, gstop)
data_filt = data_filt.astype(np.float32)
name = "processing/" + filename + "/a"+ problem +"band"
write(name + ".wav",rate = f, data=data_filt)
noisecancel.noise_cancel(wavpath,name)