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[[FrontPage]]
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2010/03/22からのアクセス回数 &counter;
ここでは、sage上でFastICAを使って独立成分分析をする方法に説明します。
2015/08/09にsklearnとPySoundFileを使用しるように改編しました。
このページのsageノートブックは、以下のURLで見ることができます。
http://www15191ue.sakura.ne.jp:8000/home/pub/21/
** 必要なライブラリ [#p5f4ece3]
残念ながら、sage上にはFastICAのアルゴリズムは実装されていません。
そこで、以下のpythonライブラリをインストールします。
以前は、MDPとAudiolabを使っていましたが、MDPはsklearnに吸収され、
Audiolabはサポートされていません。
そこで、Audiolabの代わりに
[[PySoundFile>https://github.com/bastibe/PySoundFile]]
をインストールします。
- MDP: pythonでFastICAを実装したライブラリ
- PySoundFile: Audiolabと同様にlibsndfileを使ってオーディオファイルを扱うためのライブラリ
- Audiolab: pythonでオーディオファイルを扱うためのライブラリ
*** MDPのインストール [#o47db201]
[[MDP>http://mdp-toolkit.sourceforge.net/]]のインストール手順を説明します。
- http://sourceforge.net/projects/mdp-toolkit/files/から最新のソースをダウンロードします
- ダウンロードしたファイルを適当な場所(ここでは~/local)で解凍します
解凍したディレクトリに移動して、sageのpython(~/local/sage/local/bin/python)を使って以下のコマンドを実行すると、
インストールは完了です。
#pre{{
$ cd ~/local/mdp-2.5
$ ~/local/sage/local/bin/python setup.py install
}}
*** audiolabのインストール [#c104b11f]
audiolabは、 libsndfileを内部で使用しており、 他のライブラリも必要とするため、
以下のようにインストールしました。
- MacPortを使ってaudiolabをインストールします
#pre{{
$ sudo port install py26-scikits-audiolab
}}
内部でgcc version4をインストールするので、結構時間がかかります。
- audiolabの最新ソースをダウンロードを
[[ここ>http://pypi.python.org/pypi/scikits.audiolab/]]
からダウンロードし、~/localにて解凍します
- PySoundFileのインストール
PySoundFileは、 libsndfileとlibffiを内部で使用しており、 他のライブラリも必要とするため、
以下のようにインストールしました。
- MacPortのライブラリを使うように、site.cfgを以下のように作成します
- CentOSでのインストール
#pre{{
include_dirs = /opt/local/include
library_dirs = /opt/local/lib
libraries = sndfile,vorbis,vorbisenc,FLAC,ogg
}}
$ sudo yum install libsndfile libffi-devel
}}
- sageのpython(~/local/sage/local/bin/python)を使ってインストールします
- sageのpythonを使ってインストールします
#pre{{
$ cd ~/local/scikits.audiolab-0.10.2
$ ~/local/sage/local/bin/python setup.py install
$ sage -sh
(sage-sh) $ easy_install cffi
(sage-sh) $ easy_install pysoundfile
}}
** 簡単な例題を解く [#t9f7eb6c]
[[A simple FastICA example>http://www.endolith.com/wordpress/2009/11/22/a-simple-fastica-example/]]
の例題に沿ってsage上で独立成分分析(ICA)を試してみましょう。
例では、2つのモノラル信号を配合を少し変えて混合した音源を2個、左右の音に録音したWavファイル
を入力とします。
[[2つの信号を混合した音(右クリックでファイルをダウンロードして再生してください)>http://www.pwv.co.jp/sound/mixed.wav]]
*** 必要なインポート [#ja2bb28c]
必要なインポート文は、以下の通りです。
sageへの入力:
#pre{{
# 必要なインポート
from mdp import fastica
from scikits.audiolab import wavread, wavwrite
# FastICAのパッケージ先が変更になった
# from mdp import fastica
from sklearn.decomposition import FastICA
# scikits.audiolabは、メンテナンスされなくなったので、PySoundFileに変更した(2015/08/08)
import soundfile as sf
from numpy import abs, max
}}
*** オーディオファイルの読み込み [#vd635083]
WAVファイルの読み込み関数wavreadを使ってオーディオファイルの音源を
2個の配列に取り込みます。
sageへの入力:
#pre{{
# 2つの信号を混合したWavファイルを読み込む
recording, fs, enc = wavread(DATA + 'mixed.wav')
# recording, fs, enc = wavread(DATA + 'mixed.wav')
recording, fs = sf.read(DATA + 'mixed.wav')
}}
*** ICAを解く [#bdcc9bcc]
fastica関数を使って2個の音源を分離します。
sageへの入力:
#pre{{
# 左右2チャンネルの信号に対して、FastICAを適用する
sources = fastica(recording)
decomposer = FastICA(n_components=2)
decomposer.fit(recording)
sources = decomposer.transform(recording)
# 出力レベルを1にノーマライズする
sources /= max(abs(sources), axis = 0)
}}
*** オーディオファイルへの書き込み [#h684e398]
抽出された2個の音源を左右の音に持つオーディオファイルを作成します。
sageへの入力:
#pre{{
wavwrite(sources, DATA + 'source.wav', fs, enc)
sf.write(sources, DATA + 'source.wav', samplerate=fs)
}}
*** 結果ファイルの確認方法 [#qa37b265]
残念ながらsageで直接オーディオファイルを再生することができないため、
以下のようにファイルをダウンロードして再生してください。
sageへの入力:
#pre{{
# 結果を確認する方法
html('<a href="source.wav">結果(右クリックでファイルをダウンロードして再生してください)</a>')
}}
[[結果(右クリックでファイルをダウンロードして再生してください)>http://www.pwv.co.jp/sound/sources.wav]]
** コメント [#g867fa73]
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- ライブラリを刷新しました。 -- [[竹本 浩]] &new{2015-08-09 (日) 08:41:02};
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