Hiroshi TAKEMOTO (take@pwv.co.jp)

FastICAを使って独立成分分析をする

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。

必要なライブラリ

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。

解凍したディレクトリに移動して、sageの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。

＄ 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

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。

必要なインポート文は、以下の通りです。

# 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。

# 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。

# 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。

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。

# 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）

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）