[Python] mp3ファイルを読み込む方法(Pydub/Pygame/Scipy/Soundfile)

   pip install pydub

brew install ffmpeg

sudo apt-get install ffmpeg

from pydub import AudioSegment
# MP3ファイルを読み込む
audio = AudioSegment.from_file("example.mp3")

louder_audio = audio + 10  # 音量を10dB上げる

cut_audio = audio[10000:20000]  # 10秒から20秒の部分を切り出す

from pydub.playback import play
# 音声を再生する
play(audio)

# MP3ファイルをWAV形式で保存する
audio.export("output.wav", format="wav")

from pydub import AudioSegment
from pydub.playback import play
# MP3ファイルを読み込む
audio = AudioSegment.from_file("example.mp3")
# 音量を上げる
louder_audio = audio + 10
# 音声を再生する
play(louder_audio)
# MP3ファイルをWAV形式で保存する
louder_audio.export("output.wav", format="wav")

pip install pygame

import pygame
# Pygameを初期化する
pygame.mixer.init()
# MP3ファイルを読み込む
pygame.mixer.music.load("example.mp3")

# 音声を再生する
pygame.mixer.music.play()

pygame.mixer.music.stop()

pygame.mixer.music.pause()

pygame.mixer.music.unpause()

pygame.mixer.music.play(loops=-1)  # -1は無限ループ

import pygame
import time
# Pygameを初期化する
pygame.mixer.init()
# MP3ファイルを読み込む
pygame.mixer.music.load("example.mp3")
# 音声を再生する
pygame.mixer.music.play()
# 5秒間再生
time.sleep(5)
# 音声を一時停止する
pygame.mixer.music.pause()
print("音声を一時停止しました。")
# 3秒間待機
time.sleep(3)
# 音声を再開する
pygame.mixer.music.unpause()
print("音声を再開しました。")
# 5秒間再生
time.sleep(5)
# 音声を停止する
pygame.mixer.music.stop()
print("音声を停止しました。")

pip install scipy

from pydub import AudioSegment
# MP3ファイルを読み込む
audio = AudioSegment.from_file("example.mp3")
# WAV形式で保存する
audio.export("output.wav", format="wav")

from scipy.io import wavfile
# WAVファイルを読み込む
sample_rate, data = wavfile.read("output.wav")

data_louder = data * 1.5  # 音量を1.5倍にする

cut_data = data[10000:20000]  # 10秒から20秒の部分を切り出す

from pydub import AudioSegment
from scipy.io import wavfile
# MP3ファイルを読み込む
audio = AudioSegment.from_file("example.mp3")
# WAV形式で保存する
audio.export("output.wav", format="wav")
# WAVファイルを読み込む
sample_rate, data = wavfile.read("output.wav")
# 音量を上げる
data_louder = data * 1.5
# 音量を上げたデータを新しいWAVファイルとして保存する
wavfile.write("output_louder.wav", sample_rate, data_louder.astype(data.dtype))

pip install soundfile

from pydub import AudioSegment
# MP3ファイルを読み込む
audio = AudioSegment.from_file("example.mp3")
# WAV形式で保存する
audio.export("output.wav", format="wav")

import soundfile as sf
# WAVファイルを読み込む
data, sample_rate = sf.read("output.wav")

  data_louder = data * 1.5  # 音量を1.5倍にする

  cut_data = data[10000:20000]  # 10秒から20秒の部分を切り出す

from pydub import AudioSegment
import soundfile as sf
# MP3ファイルを読み込む
audio = AudioSegment.from_file("example.mp3")
# WAV形式で保存する
audio.export("output.wav", format="wav")
# WAVファイルを読み込む
data, sample_rate = sf.read("output.wav")
# 音量を上げる
data_louder = data * 1.5
# 音量を上げたデータを新しいWAVファイルとして保存する
sf.write("output_louder.wav", data_louder, sample_rate)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.io import wavfile
# WAVファイルを読み込む
sample_rate, data = wavfile.read("output.wav")
# 時間軸を作成
time = np.linspace(0, len(data) / sample_rate, num=len(data))
# 波形を表示
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.plot(time, data)
plt.title("音声データの波形")
plt.xlabel("時間 (秒)")
plt.ylabel("振幅")
plt.grid()
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
import numpy as np
from scipy.io import wavfile

# WAVファイルを読み込む
sample_rate, data = wavfile.read("sample.wav")

# データがステレオの場合、モノラルに変換
if len(data.shape) > 1:
    data = data.mean(axis=1)

# データを浮動小数点型に変換
data = data.astype(np.float32)

from scipy.signal import spectrogram
# スペクトログラムを計算
frequencies, times, Sxx = spectrogram(data, sample_rate, nperseg=256)

# ゼロを小さな値に置き換える
Sxx[Sxx == 0] = 1e-10

# スペクトログラムを表示
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.pcolormesh(times, frequencies, 10 * np.log10(Sxx), shading='gouraud')
plt.title("音声データのスペクトログラム")
plt.ylabel("周波数 (Hz)")
plt.xlabel("時間 (秒)")
plt.colorbar(label='強度 (dB)')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.io import wavfile

# WAVファイルを読み込む
sample_rate, data = wavfile.read("sample.wav")

# データを浮動小数点型に変換
data = data.astype(np.float32)

from scipy.signal import butter, lfilter
# ローパスフィルタの設計
def butter_lowpass(cutoff, fs, order=5):
    nyquist = 0.5 * fs
    normal_cutoff = cutoff / nyquist
    b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='low', analog=False)
    return b, a
# フィルタを適用
def lowpass_filter(data, cutoff, fs, order=5):
    b, a = butter_lowpass(cutoff, fs, order=order)
    y = lfilter(b, a, data)
    return y
# ノイズ除去を実行
filtered_data = lowpass_filter(data, cutoff=1000, fs=sample_rate)

import numpy as np
from scipy.io import wavfile
import soundfile as sf

# WAVファイルを読み込む
sample_rate, data = wavfile.read("sample.wav")

# データを浮動小数点型に変換
data = data.astype(np.float32)

# 10秒から20秒の部分を切り出す
start_sample = 10 * sample_rate
end_sample = 20 * sample_rate
trimmed_data = data[start_sample:end_sample]
# 切り出したデータを新しいWAVファイルとして保存
sf.write("trimmed_output.wav", trimmed_data, sample_rate)

# 音量を上げる
adjusted_data = data * 1.5
# 音量を調整したデータを新しいWAVファイルとして保存
sf.write("adjusted_output.wav", adjusted_data, sample_rate)