spectrum のインストールと動作確認（スペクトログラム，PSD による Yule Walker 法）（Python を使用）（Windows 上）

前準備

Git のインストール（Windows 上）

Gitは，バージョン管理システム．ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ．

【サイト内の関連ページ】

Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

Git の公式ページ: https://git-scm.com/

Python のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】

• Windows での Python 3.10，関連パッケージ，Python 開発環境のインストール: 別ページ »で説明している．
• Windows での Anaconda3 のインストール: 別ページ »で説明している．
• Python のまとめ: 別ページ »にまとめている．

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/

parselmouth のインストール（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. pip を用いてインストール

   pip install -U spectrum
   

   

動作確認

.wav 形式のファイルからスペクトログラムを表示． スペクトログラムは，周波数と時間を，縦横の軸とするグラフ．強度を色や明るさで表すことが多い．

次で公開されているプログラムを使用

https://github.com/cokelaer/spectrum/blob/master/examples/plot_spectrogram.py

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. 公式ページから parselmouth のファイルをダウンロード

   cd %HOMEPATH%
   rmdir /s /q spectrum
   git clone --recursive https://github.com/cokelaer/spectrum
   

   
3. numpy, matplotlib, seaborn のインストール

   pip install -U numpy matplotlib seaborn
   

   
4. スペクトログラムの表示

   次のページで公開されているプログラムを使用している．

   https://github.com/cokelaer/spectrum/blob/master/examples/plot_spectrogram.py

   次のコマンドを実行

   cd %HOMEPATH%
   cd spectrum
   jupyter qtconsole
   

   

   Python プログラムを実行する

   Python プログラムの実行: 別ページ »で説明

   Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

   from spectrum import Spectrogram, readwav
   data, samplerate = readwav("src/spectrum/data/dolphins.wav")
   
   p = Spectrogram(data, ws=128, W=4096, sampling=samplerate)
   p.periodogram()
   p.plot()
   

   
5. PSD による Yule Walker 法

   次のページで公開されているプログラムを使用している．

   https://github.com/cokelaer/spectrum/blob/master/examples/plot_yule.py

   次のコマンドを実行

   cd %HOMEPATH%
   cd spectrum
   jupyter qtconsole
   

   

   Python プログラムを実行する

   from spectrum import pyule
   from scipy.signal import lfilter
   from pylab import plot, mean, log10, randn
   from numpy import array
   allpsds = []
   
   # ARフィルタ係数のリスト
   a = array([1,-2.2137,2.9403,-2.1697,0.9606])
   
   for this in range(1000):
   # ノイズを含むデータ
       x = lfilter([1], a, randn(1, 1024))
       p = pyule(x[0],4, scale_by_freq=False, NFFT=256)
       p.plot(color='gray', alpha=0.1)
       allpsds.append(p.psd)
   
   plot(p.frequencies(), 10*log10(mean(allpsds, axis=0)), "red")