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2010/03/22からのアクセス回数 10275

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 †

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。

		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。
↑

audiolabのインストール †

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。

↑

簡単な例題を解く †

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）

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必要なインポート †

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
# 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
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オーディオファイルの読み込み †

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')
recording, fs = sf.read(DATA + 'mixed.wav')
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ICAを解く †

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
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 †

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:

sf.write(sources, DATA + 'source.wav', samplerate=fs)
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結果ファイルの確認方法 †

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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コメント †

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