畑違いの技術を学んでみたい
こんばんは。
今日は過ごしやすい気温で仕事がはかどりました。皆さんはいかがでしょうか。
さて本題ですが、普段仕事で使っていない畑違いの分野の勉強をしてみたくなる時が時々出てきますよね（）
空いている時間に思い付きで何かすることが多いですが、あまり身にならないので目標を決めて空いている時間に少しずつ進めていこうと思います。
●目標
DMZ環境を作成し、webサーバの構築／webサイト(ブログ)を公開する
・webサイトは最近流行りのreact＋reduxを使用
・ルータはcisco×2
・webサイトはロードバランサ
・ローカルネットだけDNS／CA環境構築
完成するときにはおじいちゃんになっていそう。
【python】辞書型の初期化
沢山のキーを持つ辞書を0で初期化しようと思った時た時にやり方がわからなかったのでメモ
listNmae = ["tmp0", "tmp1", "tmp2", "tmp3", "tmp4"] dic = {name : 0 for name in listName}
これでいいみたい
【python】quaternionの処理で詰まったのでメモ
iphoneで取得したquaternionをpcで受け取って向いている方向をaxes3dで表示しようとした時にquaternionをどう処理していいかわからなくて詰まった。
調べているとtransforms3dを使うとquaternionからmatrixに変換できるらしい
コードで書くと
#初期位置 initPosition = [0, 1, 0] #受け取ったquaternion q = [w, x, y, z] #matを求める mat = transforms3d.quaternion.quat2mat(q) #ドット積 result = numpy.dot(mat, initPosition)
これで初期位置からの変位が求められた
と思う…
【python】頭部伝達関数を重畳保留法を用いて畳み込んでみた
今回は重畳保留法(overlap_save)を使って頭部伝達関数を畳み込んでみました。
・頭部伝達関数
前回と同じ
・重畳保留法
以下のサイトを参考に書きました。
原理はわかっていません…
元気があったら勉強してみようと思います
上記のサイトを参考にパラメータを決めていくと
N(fftブロック長) = 1024
L(フィルタ長) = 512
M(音源の切り出し区間) = 1024
MとNが同じなのでプログラムではMの部分にNを使いました。
今回も平面のみでやりました
プログラムの流れは以下のとおりです
・音源からM点抜き出す
・L点のhrtfの左側を0で埋めてN点の配列を作る
・この2つをfftして掛けあわせ、ifftする
・ifftして得られたデータの最初からL点を抜き出してストリームに流し込む
import numpy import pyaudio import scipy.io.wavfile as wav def load_elev0hrtf(): elev0Hrtf_L = {} elev0Hrtf_R = {} for i in range(72): str_i = str(i * 5) if len(str_i) < 2: str_i = "00" + str_i elif len(str_i) < 3: str_i = "0" + str_i fileName = "L0e" + str_i + "a.dat" filePath = "../hrtfs/elev0/" + fileName test = open(filePath, "r").read().split("\n") data = [] for item in test: if item != '': data.append(float(item)) elev0Hrtf_L[i] = data for i in range(72): str_i = str(i * 5) if len(str_i) < 2: str_i = "00" + str_i elif len(str_i) < 3: str_i = "0" + str_i fileName = "R0e" + str_i + "a.dat" filePath = "../hrtfs/elev0/" + fileName test = open(filePath, "r").read().split("\n") data = [] for item in test: if item != '': data.append(float(item)) elev0Hrtf_R[i] = data return elev0Hrtf_L, elev0Hrtf_R def convolution(soundData, hrtf, N, L): tmpFilter = numpy.zeros(N) tmpFilter[L:] += hrtf spectrum = numpy.fft.fft(soundData, n=N) hrtfFft = numpy.fft.fft(tmpFilter, n=N) add = spectrum * hrtfFft result = numpy.fft.ifft(add, n=N).real return result[:L] def play_elev0(soundData, hrtfL, hrtfR, L, N, streamObj, position): index = 0 while(soundData[index:].size > L): resultData = numpy.empty((0, 2), dtype=numpy.int16) convL = convolution(soundData[index:index + N, 0], hrtfL[position], N, L) convR = convolution(soundData[index:index + N, 1], hrtfR[position], N, L) for i in range(convL.size): resultData = numpy.append(resultData, numpy.array([[int(convL[i]), int(convR[i])]], dtype=numpy.int16), axis=0) streamObj.write(bytes(resultData)) index += L streamObj.close() #wavファイルのサウンドデータをロード soundDataPath = "ongaku.wav" rate, soundData = wav.read(soundDataPath) #HRTFのロード hrtfL, hrtfR = load_elev0hrtf() #PyAudioの初期設定 p = pyaudio.PyAudio() stream = p.open(format = 8, channels = 2, rate = rate, output = True) #パラメータ設定 L = 512 N = 1024 #音の方向(左回り) position = 18 play_elev0(soundData, hrtfL, hrtfR, L, N, stream, position) p.terminate()
【python】頭部伝達関数を重畳加算法を使って畳み込んでみた
頭部伝達関数(hrtf)を重畳加算法(overlap_add)を使って音源に畳み込んでみました。
・頭部伝達関数
音源位置から両耳の入り口までの伝達関数
今回は以下のサイトで公開されているhrtfを使用させていただきました
Head Related Transfer Function (HRTF) Database
・overlap_add
長い信号とfirフィルタの離散畳み込みを分割して効率的に処理する手法らしい
ウィキを見てもらえばわかると思う
N = L + M - 1 = 2^p (N:fftブロック長、L:切り出し区間、M:フィルタ長)
と書かれている
使用するhrtfは512点なのでとりあえず
N = 1024
L = 513
M = 512
ウィキの図を見てもらうとオーバーラップ部分がM-1となっているので
overLap = 511
とした
・音源
フリーのwavファイル音源を使用しました
とりあえず今回は水平面のhrtfのみ使用しました
import numpy import pyaudio import scipy.io.wavfile as scw def load_elev0hrtf(): elev0Hrtf_L = {} elev0Hrtf_R = {} for i in range(72): str_i = str(i * 5) if len(str_i) < 2: str_i = "00" + str_i elif len(str_i) < 3: str_i = "0" + str_i fileName = "L0e" + str_i + "a.dat" filePath = "../hrtfs/elev0/" + fileName test = open(filePath, "r").read().split("\n") data = [] for item in test: if item != '': data.append(float(item)) elev0Hrtf_L[i] = data for i in range(72): str_i = str(i * 5) if len(str_i) < 2: str_i = "00" + str_i elif len(str_i) < 3: str_i = "0" + str_i fileName = "R0e" + str_i + "a.dat" filePath = "../hrtfs/elev0/" + fileName test = open(filePath, "r").read().split("\n") data = [] for item in test: if item != '': data.append(float(item)) elev0Hrtf_R[i] = data return elev0Hrtf_L, elev0Hrtf_R def convolution(data, hrtf, N, L): spectrum = numpy.fft.fft(data, n = N) hrtf_fft = numpy.fft.fft(hrtf, n = N) add = spectrum * hrtf_fft result = numpy.fft.ifft(add, n = N) return_data = result.real return return_data[:L], return_data[L:] def play_elev0(sound_data, N, L, hrtfL, hrtfR, position, overLap, streamObj): index = 0 overLap_L = numpy.zeros(overLap) overLap_R = numpy.zeros(overLap) while(sound_data[index:].size > L): result_data = numpy.empty((0, 2), dtype=numpy.int16) tmp_conv_L, add_L = convolution(sound_data[index:index + L, 0], hrtfL[position], N, L) tmp_conv_R, add_R = convolution(sound_data[index:index + L, 1], hrtfR[position], N, L) tmp_conv_L[:overLap] += overLap_L tmp_conv_R[:overLap] += overLap_R overLap_L = add_L overLap_R = add_R for i in range(tmp_conv_L.size): result_data = numpy.append(result_data, numpy.array([[int(tmp_conv_L[i]), int(tmp_conv_R[i])]], dtype=numpy.int16), axis=0) streamObj.write(bytes(result_data)) index += L streamObj.close() #初期設定など soundDataPath = "./ongaku.wav" rate, soundData = scw.read(soundDataPath) p = pyaudio.PyAudio() stream = p.open(format = 8, channels = 2, rate = rate, output = True) hrtf_L, hrtf_R = load_elev0hrtf() N = 1024 L = 513 overLap = 511 #音の再生する方向(0が正面で半時計回りで71まで) position = 18 play_elev0(soundData, N, L, hrtf_L, hrtf_R, position, overLap, stream) p.terminate()
hrtfをロードして畳み込んで再生といった流れです
間違いなどあればコメントください
