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

Python 3.12 のインストール

Pythonのインストールを行い、Pythonのプログラムを実行する環境を整える。扱う環境は、Windows搭載パソコンである。金子研究室では、Python 3.12.10を推奨する。

REM Python 3.12 をシステム領域にインストール
winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\""
if not "%ERRORLEVEL%"=="0" ( color 0c & echo Python 3.12 のインストールに失敗しました & ping 127.0.0.1 -n 6 >nul & color )

REM Python と Scripts を PATH 先頭に追加
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; if(Test-Path $p){$k=[Microsoft.Win32.Registry]::LocalMachine.OpenSubKey('SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment',$true); $c=$k.GetValue('Path','',[Microsoft.Win32.RegistryValueOptions]::DoNotExpandEnvironmentNames); $t=$k.GetValueKind('Path'); $new=$c; if((';'+$new+';') -notlike \"*;$p;*\"){$new=$p+';'+$new}; if((';'+$new+';') -notlike \"*;$s;*\"){$new=$s+';'+$new}; if($new -ne $c){$k.SetValue('Path',$new,$t)}; $k.Close()}"

REM 現在のセッションにも反映（システムPATHを再取得して連結）
for /f "usebackq tokens=2,*" %A in (`reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path`) do set "PATH=%B"

REM pip / wheel の更新
python -m pip install --no-user -U pip wheel
if not "%ERRORLEVEL%"=="0" ( color 0c & echo pip / wheel の更新に失敗しました & ping 127.0.0.1 -n 6 >nul & color )

python --version

Git のインストール

管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

REM Git をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /NOCANCEL /SP- /CLOSEAPPLICATIONS /RESTARTAPPLICATIONS /COMPONENTS=""icons,ext\reg\shellhere,assoc,assoc_sh"" /o:PathOption=Cmd /o:CRLFOption=CRLFCommitAsIs /o:BashTerminalOption=MinTTY /o:DefaultBranchOption=main /o:EditorOption=VIM /o:SSHOption=OpenSSH /o:UseCredentialManager=Enabled /o:PerformanceTweaksFSCache=Enabled /o:EnableSymlinks=Disabled /o:EnableFSMonitor=Disabled"

【関連する外部ページ】

• Git の公式ページ: https://git-scm.com/

parselmouth のインストール（Windows 上）

1. 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する （手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。
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. 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する （手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。
2. 公式ページから parselmouth のファイルをダウンロード

   cd /d c:%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 /d c:%HOMEPATH%
   cd spectrum
   jupyter qtconsole
   

   
5. Python プログラムの実行
   Python プログラムの実行

   • Windows では python （Python ランチャーは py）
   • Ubuntu では python3

   Python 開発環境（Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど）も便利である．

   Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

   python
   

   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()
   

   
6. 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 /d c:%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")