オリエンタル・ウインド・チャイム２の演奏🎵

前回の記事の続きです🐜

前回は演奏したものがありませんでしたが、やはり、直接聞いていただくのが一番分りやすいかなと思い、デスクトップを録画しTwitter経由であげてみます🐨

(再生できるかな…)

どうですかね？雰囲気はでてますか🎐

ランダムな要素がありながら、思ったよりしっかり構造的にできたかな、と満足してます🌛

ちょっとぶつ切れになったのは、ご愛嬌として許してくだされ😅

もう少しがんばるぞ🐘

●　追記

できた音の最も低い音のファイナルフラッシュ…もとい FFT の画像と、そのプログラムを追記しました🥙

まずは、FFT の分布画像です🐅

プログラムです🐙

from scipy import fftpack
import numpy
import soundfile
from matplotlib import pyplot
import sys

if len(sys.argv)<2 :
    test_sound = 'sound/fm/fm-0.wav'
else:
    test_sound = sys.argv[1]
    
(data, rate) = soundfile.read(test_sound)

n = len(data)
a = fftpack.fftfreq(n, 1/rate)
b = numpy.abs(fftpack.fft(data))

pyplot.figure(test_sound)
pyplot.xlabel('frequency(hz)')
pyplot.xscale('log', basex=2)
pyplot.xlim(20, 22000)
pyplot.ylabel('instensity(dB)')
pyplot.yscale('log', base=10)
pyplot.ylim(1, 35000)
pyplot.plot(a[:n//2], b[:n//2])
pyplot.show()

これはカレントディレクトリから、sound/fm/fm-0.wav のファイルを読み込んで処理しますが、もしドッキングして「波形データ」を読み込むときは、

data = fm_wave[0]

とすればいいでしょう📌

本日はここまでです。ありがとうございました🎊