En mi última publicación, mostré cómo cargar y visualizar formas de onda de audio utilizando Python. Ahora, profundicemos en el análisis espectral con Python, una técnica poderosa para comprender el contenido en frecuencia de las señales de audio. Mediante este enfoque, podemos descubrir patrones y características esenciales para tareas como clasificación de sonidos, reconocimiento de voz y análisis musical.
¿Qué es el Análisis Espectral?
El análisis espectral permite descomponer una señal de audio en sus frecuencias individuales, facilitando la comprensión de sus componentes. Por ejemplo, mientras que una forma de onda muestra la amplitud a lo largo del tiempo, el análisis espectral revela las componentes de frecuencia ocultas en el sonido.
¿Por qué es Importante el Análisis Espectral?
Las frecuencias son los bloques fundamentales del sonido. Analizarlas nos permite distinguir entre diferentes tipos de audio, como una nota de guitarra frente a un golpe de tambor. Además, esta técnica es crucial para tareas como la clasificación de género musical y el reconocimiento de voz.
Conceptos Clave
Espectrograma
Un espectrograma es una representación visual de cómo cambian las frecuencias de una señal de audio con el tiempo. Es similar a un «mapa de calor» del sonido, donde:
- La intensidad del color representa la amplitud (por ejemplo, colores más brillantes indican frecuencias más fuertes).
- El eje x representa el tiempo.
- El eje y representa la frecuencia.
Transformada de Fourier de Tiempo Corto (STFT)
La Transformada de Fourier de Tiempo Corto (STFT) es una herramienta matemática utilizada para generar espectrogramas. A diferencia de la Transformada de Fourier estándar, que analiza toda la señal a la vez, la STFT divide el audio en segmentos cortos y superpuestos, aplicando la Transformada de Fourier a cada segmento. Esto nos permite ver cómo evolucionan las frecuencias con el tiempo, lo cual es ideal para analizar audio real, que rara vez es estacionario como un tono puro.
Un Avance de las Próximas Publicaciones
Aunque los espectrogramas basados en STFT son poderosos, son solo el comienzo. En futuras publicaciones, exploraremos características avanzadas como los espectrogramas Mel y los MFCCs (Coeficientes Cepstrales en la Frecuencia de Mel), que son ampliamente utilizados en aprendizaje automático para la clasificación de audio.
Ejemplo Práctico: Cómputo y Visualización de un Espectrograma con Python
Pongamos en práctica la teoría. Primero, cargaremos un archivo de audio usando Librosa. Luego, calcularemos la STFT y visualizaremos el espectrograma. Finalmente, interpretaremos los resultados para comprender el contenido en frecuencia del audio. Aquí tienes una guía paso a paso:
0 Montar Google Drive
Puedes omitir este paso si seguiste mi publicación anterior.
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')1 Cargar el Archivo de Audio
import librosa
import librosa.display
import numpy as np # Importar numpy como np
import matplotlib.pyplot as plt
# Cargar un archivo de audio
y, sr = librosa.load('/content/drive/path/to/your/audio.wav')2 Calcular la STFT y Convertir a Decibeles
# Calcular la STFT y convertir a decibeles
S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_mels=128)
S_db = librosa.power_to_db(S, ref=np.max) # Espectrograma Log-Mel3 Graficar el Espectrograma
plt.figure(figsize=(14, 5))
librosa.display.specshow(S_db, sr=sr, x_axis=’time’, y_axis=’mel’)
plt.colorbar(format=’%+2.0f dB’)
plt.title(‘Espectrograma Log-Mel de la Canción’)
plt.show()
Aquí está el resultado después de ejecutar el código con un archivo de audio de muestra:
Entenidendo el resultado
- Tiempo (eje x): Muestra cómo evoluciona el audio a lo largo del tiempo.
- Frecuencia (eje y): Muestra el rango de frecuencias presentes en el audio.
- Intensidad del color: Representa la amplitud (las frecuencias más fuertes aparecen más brillantes).
Por ejemplo:
¿Qué Nos Dice el Espectrograma?
Los espectrogramas proporcionan una gran cantidad de información que las formas de onda no pueden mostrar. Por ejemplo:
- Líneas Horizontales: Indican tonos sostenidos, como una nota de violín o un sonido de zumbido.
- Picos Verticales: Representan sonidos cortos y agudos, como un golpe de tambor o una palmada.
- Patrones: Patrones repetitivos en el espectrograma pueden corresponder a ritmos musicales o fonemas en el habla.
Estas características proporcionan información valiosa sobre la estructura y el contenido de las señales de audio, haciendo que los espectrogramas sean una herramienta esencial para tareas como la clasificación de sonidos, el reconocimiento de voz y el análisis musical.
Reflexión
Aprender análisis espectral ha sido una experiencia transformadora para mí. Me ha permitido comprender la complejidad de las señales de audio y apreciar las herramientas matemáticas que hacen posible el procesamiento de audio. Uno de los desafíos que enfrenté fue elegir el tamaño de ventana adecuado para la STFT. Si es demasiado corta, la resolución en frecuencia se ve afectada; si es demasiado larga, la resolución en tiempo se vuelve difusa. A través de la experimentación y la investigación, aprendí a equilibrar estas compensaciones.
Este viaje ha reforzado mi creencia de que el análisis espectral no es solo una habilidad técnica, sino una puerta de entrada a la comprensión del rico y oculto mundo del sonido. A medida que continúo explorando técnicas avanzadas como CQT y HCQT, estoy emocionado por compartir mis descubrimientos y desafíos en futuras publicaciones.
Conclusión
El análisis espectral es una herramienta poderosa para desentrañar el contenido en frecuencia de las señales de audio. Al ir más allá de las formas de onda y explorar los espectrogramas, podemos descubrir patrones y características esenciales para tareas como clasificación de sonidos, reconocimiento de voz y análisis musical.
Recursos Adicionales
- Documentación de Librosa: Una guía completa de la biblioteca Librosa.
- Google Colab: Un entorno gratuito basado en la nube para ejecutar código Python.
- Freesound.org: Un repositorio de muestras de audio gratuitas para experimentación.
- Deep Learning 101 for Audio-based MIR, ISMIR 2024 Tutorial por Geoffroy Peeters et al. (2024).
- Kinsler, L. E., Frey, A. R., Coppens, A. B., & Sanders, J. V. (2000). Fundamentos de Acústica (4ª ed.). Wiley.
Este libro incluye una explicación detallada de la Transformada de Fourier y su aplicación en el análisis de señales acústicas.