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2010/03/22からのアクセス回数 9874
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。
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/
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。
MDPのインストール手順を説明します。
$ cd ~/local/mdp-2.5 $ ~/local/sage/local/bin/python setup.py install
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。
$ 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。
include_dirs = /opt/local/include library_dirs = /opt/local/lib libraries = sndfile,vorbis,vorbisenc,FLAC,ogg
$ cd ~/local/scikits.audiolab-0.10.2 $ ~/local/sage/local/bin/python setup.py install
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）
必要なインポート文は、以下の通りです。
sageへの入力:
# 必要なインポート from mdp import fastica from scikits.audiolab import wavread, wavwrite from numpy import abs, max
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:
# 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')
fastica関数を使って2個の音源を分離します。
sageへの入力:
# 左右2チャンネルの信号に対して、FastICAを適用する sources = fastica(recording) # 出力レベルを1にノーマライズする sources /= max(abs(sources), axis = 0)
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:
wavwrite(sources, DATA + 'source.wav', fs, enc)
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:
# 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）
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