音楽とサウンドの領(lǐng)域では、周波數(shù)についての興味深い議論があり、ミュージシャン、歴史家、科學(xué)者の注目を集めています。この議論の中心には、しばしば「宇宙の固有周波數(shù)」と呼ばれる 432 Hz という數(shù)字があります。今日は、音聲ファイルがこの神秘的な周波數(shù)に同調(diào)しているかどうかを判斷するために、音聲ファイルを分析する Web アプリケーションを構(gòu)築する私の旅をご紹介します。

歴史的背景

技術(shù)的な詳細(xì)に入る前に、432 Hz が重要な理由を理解しましょう。この周波數(shù)は恣意的に選択されたものではなく、深い歴史的ルーツがあります。バッハやベートーベンのような音楽界の伝説的人物は、宇宙そのものと共鳴する自然な調(diào)律であると考え、楽器を A=432 Hz に調(diào)律しました。

しかし、第二次世界大戦中に標(biāo)準(zhǔn)が 440 Hz に移行されたため、狀況は変わりました。 440 Hz をラジオの靜音と比較して、微妙な緊張感や不安感を生み出すと主張する人もいます。対照的に、432 Hz は音楽のハーモニーと自然な流れを促進(jìn)するといわれています。これらの効果を信じるか信じないかにかかわらず、オーディオ周波數(shù)を分析するという技術(shù)的な課題は依然として興味深いものです。

技術(shù)概要

私たちのアプリケーションは、最新の Web テクノロジーと科學(xué)計(jì)算ライブラリを使用して構(gòu)築されています。

• バックエンド: FastAPI (Python)
• オーディオ?jiǎng)I理: pydub、numpy、scipy
• フロントエンド: ファイルアップロード用の Web インターフェース
• 分析: 周波數(shù)検出のための高速フーリエ変換 (FFT)

周波數(shù)分析の背後にある科學(xué)

私たちのアプリケーションの中核には、高速フーリエ変換 (FFT) アルゴリズムがあります。 FFT はオーディオ信號(hào)を時(shí)間領(lǐng)域から周波數(shù)領(lǐng)域に変換し、音楽內(nèi)の主要な周波數(shù)を特定できるようにします。

分析の仕組みは次のとおりです:

1. 音聲入力処理

   audio = AudioSegment.from_file(io.BytesIO(file_content)).set_channels(1)  # Convert to mono
   samples = np.array(audio.get_array_of_samples())
   sample_rate = audio.frame_rate

1. 周波數(shù)分析

   fft_vals = rfft(samples)
   fft_freqs = rfftfreq(len(samples), d=1/sample_rate)
   dominant_freq = fft_freqs[np.argmax(np.abs(fft_vals))]

1. 結(jié)果の解釈

   tolerance = 5  # Hz
   result = (
       f"The dominant frequency is {dominant_freq:.2f} Hz, "
       f"{'close to' if abs(dominant_freq - 432) <= tolerance else 'not close to'} 432Hz."
   )

技術(shù)的な実裝の詳細(xì)

バックエンドのアーキテクチャ

私たちの FastAPI バックエンドは、音聲処理の重労働を処理します。主な機(jī)能は次のとおりです:

1. ファイルの検証

   • アップロードされたファイルがオーディオ形式であることを確認(rèn)します
   • ファイルサイズは 20MB に制限されます
   • オーディオ ストリームの整合性を検証します

2. オーディオ?jiǎng)I理パイプライン

   • 一貫した分析のためにオーディオをモノラルに変換します
   • FFT 処理用に生のサンプルを抽出します
   • FFT を適用して周波數(shù)成分を識(shí)別します

3. エラー処理

   • 無効なファイルの適切な処理
   • サポートされていない形式のエラー メッセージをクリア
   • 処理エラーに対する堅(jiān)牢な例外処理

API設(shè)計(jì)

API はシンプルですが効果的です:

   audio = AudioSegment.from_file(io.BytesIO(file_content)).set_channels(1)  # Convert to mono
   samples = np.array(audio.get_array_of_samples())
   sample_rate = audio.frame_rate

ユーザーエクスペリエンス

アプリケーションは簡(jiǎn)単なインターフェイスを提供します:

1. サポートされている音聲ファイルをアップロードします
2. 卓越周波數(shù)の即時(shí)分析を受信
3. 周波數(shù)が 432 Hz にどれだけ近いかについて明確なフィードバックを取得します
4. 周波數(shù)の意味と重要性の詳細(xì)な解釈を表示します

周波數(shù)の解釈

重要な機(jī)能の 1 つは、周波數(shù)のインテリジェントな解釈です。このアプリケーションは、支配的な周波數(shù)を知らせるだけでなく、その重要性についても説明します:

   fft_vals = rfft(samples)
   fft_freqs = rfftfreq(len(samples), d=1/sample_rate)
   dominant_freq = fft_freqs[np.argmax(np.abs(fft_vals))]

解釈システムは、さまざまな周波數(shù)範(fàn)囲のコンテキストを提供します。

• 432 Hz (±5 Hz): 歴史的重要性と自然な配列を説明します
• 440 Hz (±5 Hz): 現(xiàn)代の標(biāo)準(zhǔn)チューニングの詳細(xì)
• 432 Hz 以下: 低周波特性に関する情報(bào)
• 432 Hz 以上: 高周波特性に関する洞察

この機(jī)能は、ユーザーが周波數(shù)の數(shù)値だけでなく、その音楽的および歴史的背景も理解するのに役立ち、ツールをより教育的で魅力的なものにします。

技術(shù)的な課題と解決策

課題 1: オーディオ形式の互換性

• 解決策: pydub を使用して広範(fàn)なフォーマットをサポートする
• 処理前のフォーマット検証を?qū)g裝しました

課題 2: 大きなファイルの処理

• 解決策: ファイル サイズ制限を?qū)g裝しました
• 効率的なメモリ使用のためのストリーミング サポートを追加しました

課題 3: 精度とパフォーマンス

• 解決策: バランスの取れた FFT ウィンドウ サイズ
• 実際の結(jié)果を得るために実裝された許容範(fàn)囲

今後の改善點(diǎn)

1. 拡張分析

   • 複數(shù)の周波數(shù)検出
   • 高調(diào)波解析
   • 時(shí)間ベースの周波數(shù)追跡

2. ユーザー機(jī)能

   • バッチファイル処理
   • 周波數(shù)の可視化
   • オーディオピッチが 432 Hz にシフトします

結(jié)論

この周波數(shù)アナライザーの構(gòu)築は、音楽、歴史、テクノロジーが交差するエキサイティングな旅でした。あなたが 432 Hz 現(xiàn)象に興味のあるミュージシャンであっても、オーディオ?jiǎng)I理に興味のある開発者であっても、このプロジェクトが私たちの音楽の世界を構(gòu)成する周波數(shù)をどのように分析し、理解することができるかについて貴重な洞察を提供することを願(yuàn)っています。

完全なソース コードは GitHub で入手できます。改善のための貢獻(xiàn)や提案を歓迎します。さまざまなオーディオ ファイルを自由に試して、周波數(shù)分析の魅力的な世界を探索してください!

注: このプロジェクトはオープンソースであり、教育目的で利用できます。周波數(shù)分析は実験的な使用を目的としており、プロのオーディオ チューニング アプリケーションには適していない可能性があります。

   audio = AudioSegment.from_file(io.BytesIO(file_content)).set_channels(1)  # Convert to mono
   samples = np.array(audio.get_array_of_samples())
   sample_rate = audio.frame_rate

   fft_vals = rfft(samples)
   fft_freqs = rfftfreq(len(samples), d=1/sample_rate)
   dominant_freq = fft_freqs[np.argmax(np.abs(fft_vals))]

以上がHz の魔法を探る: 音楽周波數(shù)アナライザーの構(gòu)築の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。