[Python] wavファイル再生時に波形を表示する方法

2025-04-15更新日: 2025-04-15

Pythonでwavファイルを再生しながら波形を表示するには、matplotlibとsounddeviceなどのライブラリを使用します。

scipy.io.wavfileでwavファイルを読み込み、matplotlibで波形をプロットします。

再生はsounddevice.play()を使います。

具体的には、wavファイルを読み込んで波形データを取得し、matplotlibでリアルタイムに更新しながら再生することで、視覚的に波形を確認できます。

目次から探す

Pythonでwavファイルを再生する方法
wavファイルの波形を表示する方法
wavファイル再生と波形表示の統合
応用例：音声処理と波形表示
まとめ

Pythonでwavファイルを再生する方法

sounddeviceライブラリのインストール

Pythonでwavファイルを再生するためには、まずsounddeviceライブラリをインストールする必要があります。

このライブラリは、音声の再生や録音を簡単に行うことができます。

以下のコマンドを使用してインストールします。

pip install sounddevice

sounddeviceを使ったwavファイルの再生

sounddeviceライブラリを使ってwavファイルを再生する方法は非常にシンプルです。

以下のサンプルコードでは、sounddeviceとscipy.io.wavfileを使用してwavファイルを読み込み、再生します。

import sounddevice as sd
from scipy.io import wavfile
# wavファイルの読み込み
sample_rate, data = wavfile.read('sample.wav')
# wavファイルの再生
sd.play(data, sample_rate)
# 再生が終わるまで待機
sd.wait()

このコードを実行すると、指定したsample.wavファイルが再生されます。

sd.play()関数で音声を再生し、sd.wait()で再生が完了するまでプログラムを待機させます。

再生中のエラー処理とデバッグ方法

音声再生中にエラーが発生することがあります。

以下のようなエラー処理を追加することで、問題を特定しやすくなります。

import sounddevice as sd
from scipy.io import wavfile
try:
    # wavファイルの読み込み
    sample_rate, data = wavfile.read('sample.wav')
    # wavファイルの再生
    sd.play(data, sample_rate)
    # 再生が終わるまで待機
    sd.wait()
except FileNotFoundError:
    print("指定したファイルが見つかりません。")
except Exception as e:
    print(f"エラーが発生しました: {e}")

このコードでは、ファイルが見つからない場合やその他のエラーが発生した場合に、適切なメッセージを表示します。

これにより、デバッグが容易になります。

wavファイルの波形を表示する方法

matplotlibライブラリのインストール

wavファイルの波形を表示するためには、matplotlibライブラリを使用します。

以下のコマンドを実行して、matplotlibをインストールします。

pip install matplotlib

scipy.io.wavfileでwavファイルを読み込む

scipy.io.wavfileを使用して、wavファイルを読み込むことができます。

以下のサンプルコードでは、wavファイルを読み込み、サンプルレートとデータを取得します。

from scipy.io import wavfile
# wavファイルの読み込み
sample_rate, data = wavfile.read('sample.wav')
print(f"サンプルレート: {sample_rate} Hz")
print(f"データの形状: {data.shape}")

このコードを実行すると、wavファイルのサンプルレートとデータの形状が表示されます。

波形データの取得と加工

wavファイルから取得したデータは、通常は多次元配列として表現されます。

モノラル音声の場合は1次元配列、ステレオ音声の場合は2次元配列になります。

以下のコードでは、モノラル音声データを取得し、必要に応じて正規化します。

import numpy as np
# モノラル音声データの取得
if len(data.shape) > 1:
    data = data[:, 0]  # ステレオの場合、左チャンネルを選択
# データの正規化
data = data / np.max(np.abs(data))

このコードでは、ステレオ音声の場合は左チャンネルのデータを選択し、データを-1から1の範囲に正規化しています。

matplotlibで波形をプロットする方法

matplotlibを使用して、波形をプロットすることができます。

以下のサンプルコードでは、時間軸に対して波形データをプロットします。

import matplotlib.pyplot as plt
# 時間軸の作成
time = np.linspace(0, len(data) / sample_rate, num=len(data))
# 波形のプロット
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(time, data)
plt.title('Wavファイルの波形')
plt.xlabel('時間 (秒)')
plt.ylabel('振幅')
plt.grid()
plt.show()

このコードを実行すると、wavファイルの波形が表示されます。

時間軸はサンプル数に基づいて計算され、振幅がプロットされます。

これにより、音声データの視覚的な理解が得られます。

wavファイル再生と波形表示の統合

再生と波形表示を同時に行う方法

wavファイルの再生と波形表示を同時に行うためには、sounddeviceとmatplotlibを組み合わせて使用します。

以下のサンプルコードでは、音声を再生しながら波形を表示します。

import sounddevice as sd
from scipy.io import wavfile
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# wavファイルの読み込み
sample_rate, data = wavfile.read('sample.wav')
data = data / np.max(np.abs(data))  # 正規化
# 時間軸の作成
time = np.linspace(0, len(data) / sample_rate, num=len(data))
# 波形のプロット
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(time, data)
plt.title('Wavファイルの波形')
plt.xlabel('時間 (秒)')
plt.ylabel('振幅')
plt.grid()
# wavファイルの再生
sd.play(data, sample_rate)
sd.wait()  # 再生が終わるまで待機
plt.show()  # 波形を表示

このコードでは、音声を再生しながら波形を表示します。

再生が完了した後に波形が表示されます。

matplotlibのリアルタイム更新機能を使う

matplotlibのリアルタイム更新機能を使用することで、再生中に波形を動的に更新することができます。

以下のサンプルコードでは、音声再生中に波形をリアルタイムで更新します。

import sounddevice as sd
from scipy.io import wavfile
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# wavファイルの読み込み
sample_rate, data = wavfile.read('sample.wav')
data = data / np.max(np.abs(data))  # 正規化
# 時間軸の作成
time = np.linspace(0, len(data) / sample_rate, num=len(data))
# 波形のプロット
plt.ion()  # インタラクティブモードをオン
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 4))
line, = ax.plot(time, data, color='b')
ax.set_title('Wavファイルの波形')
ax.set_xlabel('時間 (秒)')
ax.set_ylabel('振幅')
ax.grid()
# wavファイルの再生
sd.play(data, sample_rate)
# 再生中に波形を更新
for i in range(len(data)):
    line.set_ydata(data[:i])  # 波形を更新
    plt.pause(0.01)  # 更新間隔
sd.wait()  # 再生が終わるまで待機
plt.ioff()  # インタラクティブモードをオフ
plt.show()

このコードでは、音声が再生されると同時に波形がリアルタイムで更新されます。

再生中に波形を動的に更新する方法

再生中に波形を動的に更新するためには、matplotlibのpause関数を使用します。

上記のコード例でも示したように、plt.pause()を使って一定の間隔で波形を更新することができます。

再生と波形表示の同期を取るための工夫

再生と波形表示の同期を取るためには、音声の再生時間に基づいて波形を更新する必要があります。

以下のように、再生中の時間を取得し、それに応じて波形を表示することができます。

import sounddevice as sd
from scipy.io import wavfile
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time as time_module  # Renaming the time module to avoid conflict

# wavファイルの読み込み
sample_rate, data = wavfile.read('sample.wav')
data = data / np.max(np.abs(data))  # 正規化

# 時間軸の作成
time_axis = np.linspace(0, len(data) / sample_rate, num=len(data))

# 波形のプロット
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(time_axis, data)
plt.title('Wavファイルの波形')
plt.xlabel('時間 (秒)')
plt.ylabel('振幅')
plt.grid()

# wavファイルの再生
sd.play(data, sample_rate)

# 再生中の時間を取得し、波形を更新
start_time = time_module.time()  # Using the renamed time module
while sd.get_stream().active:
    elapsed_time = time_module.time() - start_time
    plt.xlim(0, elapsed_time)  # x軸の範囲を更新
    plt.pause(0.02)  # 更新間隔

sd.wait()  # 再生が終わるまで待機
plt.show()

このコードでは、再生中の経過時間に基づいてx軸の範囲を更新し、波形を表示します。

これにより、再生と波形表示の同期が取れます。

応用例：音声処理と波形表示

音声フィルタリングと波形の変化を確認する

音声フィルタリングを行うことで、特定の周波数帯域を強調したり、ノイズを除去したりすることができます。

以下のサンプルコードでは、ローパスフィルタを適用し、フィルタリング前後の波形を比較します。

import numpy as np
import sounddevice as sd
from scipy.io import wavfile
from scipy.signal import butter, lfilter
import matplotlib.pyplot as plt
# ローパスフィルタの設計
def butter_lowpass(cutoff, fs, order=5):
    nyq = 0.5 * fs
    normal_cutoff = cutoff / nyq
    b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='low', analog=False)
    return b, a
def lowpass_filter(data, cutoff, fs, order=5):
    b, a = butter_lowpass(cutoff, fs, order=order)
    y = lfilter(b, a, data)
    return y
# wavファイルの読み込み
sample_rate, data = wavfile.read('sample.wav')
data = data / np.max(np.abs(data))  # 正規化
# フィルタリング
cutoff = 1000  # カットオフ周波数
filtered_data = lowpass_filter(data, cutoff, sample_rate)
# 波形のプロット
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(data, label='元の波形')
plt.title('元の波形')
plt.xlabel('サンプル数')
plt.ylabel('振幅')
plt.grid()
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(filtered_data, label='フィルタリング後の波形', color='orange')
plt.title('フィルタリング後の波形')
plt.xlabel('サンプル数')
plt.ylabel('振幅')
plt.grid()
plt.tight_layout()
plt.show()
# フィルタリング後の音声再生
sd.play(filtered_data, sample_rate)
sd.wait()

このコードでは、ローパスフィルタを適用した後、元の波形とフィルタリング後の波形を比較して表示します。

音量の変化をリアルタイムで表示する

音声の音量をリアルタイムで表示するためには、音声データの振幅を計算し、グラフにプロットします。

以下のサンプルコードでは、音声再生中に音量の変化を表示します。

import sounddevice as sd
from scipy.io import wavfile
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# wavファイルの読み込み
sample_rate, data = wavfile.read('sample.wav')
data = data / np.max(np.abs(data))  # 正規化
# 音量の計算
def calculate_volume(data):
    return np.sqrt(np.mean(data**2))
# 波形のプロット
plt.ion()  # インタラクティブモードをオン
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 4))
line, = ax.plot([], [], color='b')
ax.set_ylim(0, 1)
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_title('音量の変化')
ax.set_xlabel('時間 (秒)')
ax.set_ylabel('音量')
ax.grid()
# wavファイルの再生
sd.play(data, sample_rate)
# 音量の変化をリアルタイムで表示
while sd.get_stream().active:
    volume = calculate_volume(data)
    line.set_xdata(np.append(line.get_xdata(), sd.get_stream().time))
    line.set_ydata(np.append(line.get_ydata(), volume))
    plt.pause(0.1)  # 更新間隔
sd.wait()  # 再生が終わるまで待機
plt.ioff()  # インタラクティブモードをオフ
plt.show()

このコードでは、音声再生中に音量の変化をリアルタイムで表示します。

複数のwavファイルを同時に再生・表示する

複数のwavファイルを同時に再生し、それぞれの波形を表示することも可能です。

以下のサンプルコードでは、2つのwavファイルを同時に再生し、波形を比較します。

import sounddevice as sd
from scipy.io import wavfile
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# wavファイルの読み込み
sample_rate1, data1 = wavfile.read('sample1.wav')
sample_rate2, data2 = wavfile.read('sample2.wav')
# データの正規化
data1 = data1 / np.max(np.abs(data1))
data2 = data2 / np.max(np.abs(data2))
# 波形のプロット
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(data1, label='サンプル1')
plt.title('サンプル1の波形')
plt.xlabel('サンプル数')
plt.ylabel('振幅')
plt.grid()
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(data2, label='サンプル2', color='orange')
plt.title('サンプル2の波形')
plt.xlabel('サンプル数')
plt.ylabel('振幅')
plt.grid()
plt.tight_layout()
plt.show()
# 複数のwavファイルを同時に再生
sd.play(data1, sample_rate1)
sd.play(data2, sample_rate2)
sd.wait()  # 再生が終わるまで待機

このコードでは、2つのwavファイルを同時に再生し、それぞれの波形を表示します。

スペクトログラム表示との併用

音声データの周波数成分を視覚化するために、スペクトログラムを表示することもできます。

以下のサンプルコードでは、wavファイルのスペクトログラムを表示します。

import numpy as np
import sounddevice as sd
from scipy.io import wavfile
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import spectrogram
# wavファイルの読み込み
sample_rate, data = wavfile.read('sample.wav')
data = data / np.max(np.abs(data))  # 正規化
# スペクトログラムの計算
frequencies, times, Sxx = spectrogram(data, sample_rate)
# スペクトログラムのプロット
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.pcolormesh(times, frequencies, 10 * np.log10(Sxx), shading='gouraud')
plt.title('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.ylim(0, 2000)  # 表示する周波数範囲
plt.show()
# 音声の再生
sd.play(data, sample_rate)
sd.wait()  # 再生が終わるまで待機

このコードでは、wavファイルのスペクトログラムを表示し、音声を再生します。

これにより、音声データの周波数成分を視覚的に理解することができます。