INTERACTIVE LABS
インタラクティブ実験
公式を先に覚える必要はありません。パラメーターを動かし、結果を聴き、図を見てから、講座に戻って理由を理解しましょう。
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周波数と振幅を聴く
音のパラメーターを直接調整して、波形の変化と聞こえ方を結びつけます。
対応する講：音はどうやって生まれ、どうやって録音の中のあの線になるのか？スライディングウィンドウ
短い区間ごとの分析が、録音の上をどう進んでいくかを観察します。
対応する講：録音全体から、比べられる数字の列になるまでに、どんな段階があるのか？周波数プローブとスペクトル
自分で周波数を走査して、信号を分解し、また組み立て直します。
対応する講：コンピューターは 1 本の曲線から、どんな高さの成分でできているかをどうやって見つけるのか？複素数と位相
フェーザーを回転させて、大きさと角度が一緒に信号を表す様子を見ます。
対応する講：1 つの数に、「どれくらい強いか」と「どこから始まるか」を同時に入れるには？フレーム長の選び方
窓の長さを変えて、時間の細かさと周波数の細かさを比べます。
対応する講：曲全体のスペクトルでは、音がいつ鳴ったかがわからない：短時間フーリエ変換メルフィルターと DCT
スペクトルから、機械学習でよく使われる MFCC へ進みます。
対応する講：1 行のコードが代わりにやっている 4 つの手順：Python で MFCC を取り出すスペクトルの統計量
重心や帯域幅など、少しの数値でスペクトルをまとめます。
対応する講：スペクトルの 1 列を 3 つの数にまとめるには：帯域エネルギー比、スペクトル重心、帯域幅