画像処理とフーリエ変換 課題 No. 2     (締め切り 2019/1/15 (水) 15:30 厳守)

12月4日の授業中の実習 (WWW に当日配布したプリントの PDFファイルなど置いてあります) を参考に、 自分が録音した音データを離散 Fourier 変換して、 含まれている周波数成分を分析せよ。

• Oh-o! Meiji のレポート・システムで提出すること。
• 比較のために、コンピューター等の機器で発生させた音データも調べる、 というのは構わないが、自分が録音した音データを少なくとも1つ調べること。
  (楽器であれば、生の楽器の音を調べる。)
• 基本周波数以外 (いわゆる倍音のようなもの) もいくつか調べること。
• (基準が難しいが) あまり複雑な音にしないことを勧める。 長さも1データあたり数秒程度に止めること。
• 講義では Mathematica でコマンドを1つ1つ入力して分析したが、 プログラムを書いても良いし (その場合はプログラムそのものと、その使い方もレポートに含めること)、 それ以外のプログラミング言語を使っても構わない。
• 音の高さを音階で表現するとどうなるかも書くこと。
• 音データを作成した方法 (録音した方法, フォーマット変換した場合はその方法) を説明すること。
• 可能であれば音データも一緒に提出すること。

Mac で (例えば) QuickTime Player を使って録音する方法は、 「QuickTime Player での録音」 に書いておいた。 それよりは、スマホのアプリや、ICレコーダーを使う方が実際的と思われる。 その場合は、何をどのように使って、 どういうフォーマットで録音したか説明すること。

Mathematica にインポートできる音声ファイルのフォーマットは少ない。 WAVE フォーマットで録音出来ない場合も、 例えばターミナルで ffmpeg -i mysound.m4a mysound.wav のようにして、 WAVE フォーマットに変換してからインポート出来るかもしれない。 「QuickTime Player での録音」では、 Apple純正の afconvert という変換ツールを紹介しておいた。

Mathematica 以外を用いて、 プログラムを書く場合、(1) WAVE ファイルを読む, (2) 離散Fourier変換、の2つが必要になる。 それが可能であるか見極める必要がある。 これについては気軽に質問して下さい (こちらが答えられることは保証できないけれど)。

メールでの質問 (katuradaあっとマークmeiji.ac.jp) も受け付けます。