WAV 파일을 분석해보자 (with 파이썬) - 3

[1편] https://shs2783.tistory.com/6

WAV 파일을 분석해보자 (with 파이썬) - 1

 

[2편] https://shs2783.tistory.com/10

WAV 파일을 분석해보자 (with 파이썬) - 2

 

 

 

이번 시간에는 음원 데이터에 대해 자세히 알아봅시다.

 

1. wav 파일 불러오기

 

먼저 wav파일을 바이트로 불러옵니다.

(파일은 이전 포스팅과 똑같습니다.)

guitar.wav

0.76MB

with open('audio.wav', 'rb') as wav_file:
    wav = wav_file.read()
    data = wav[44:]

 

실제 음원데이터는 44번째부터 위치합니다.

그 앞부분은 wav 파일 및 음원에 대한 헤더 정보입니다.

(헤더 정보에 대한 설명은 파트 1, 2를 참고하시기 바랍니다.)

 

음원에 대한 주요 정보를 간략하게 보면

BitsPerSample = 16bit

NumChannels = 2채널

BlockAlign = 4bytes

SampleRate = 44100hz

입니다. (이전 포스팅 참고) 

 

BitsPerSample = 16bit이기 때문에 한 샘플당 2바이트(=16비트) 크기를 차지하고

NumChannels = 2채널이기 때문에 한 샘플 블록 안에 2가지 샘플이 들어 있습니다.

그래서 샘플 블록 하나의 크기는 4바이트입니다. (BlockAlign = 2채널 * 2bytes= 4bytes)

그리고 SampleRate = 44100hz이기 때문에 (1개의 채널에서) 초당 44100개의 샘플이 들어있습니다.

 

2. bytes를 정수 데이터로 변환

 

이제 바이트로 된 데이터를 우리가 볼 수 있는 숫자로 바꿔줍시다.

import struct

samples_L = []
samples_R = []
block_align = 4

for i in range(0, len(data), block_align):
    sample_block = data[i: i+block_align]
    sample = struct.unpack('hh', sample_block)

    samples_L.append(sample[0])
    samples_R.append(sample[1])

 

숫자로 변환된 샘플을 담을 리스트를 만들어줍니다.

2채널이기 때문에 L, R 리스트 두 개를 만들고

반복문으로 한 샘플 블록 (4바이트)씩 struct 모듈을 이용해 숫자로 바꿔줍니다.

샘플 블록 안에는 2바이트 샘플이 2개 있기 때문에 'hh'로 언패킹 해줍니다.

 

print(samples_L[:20])
print(samples_R[:20])

>>> [172, 161, 161, 148, 134, 137, 126, 97, 72, 54, 50, 60, 66, 93, 130, 146, 156, 167, 160, 170]
    [11, 37, 31, 24, 30, 32, 32, 39, 47, 57, 78, 80, 65, 71, 66, 60, 68, 55, 50, 64]

 

샘플을 출력해보면 정수의 형태로 잘 바뀐것을 볼 수 있습니다.

참고로 샘플 당 2바이트(=16비트)이기 때문에 한 샘플의 최소 ~ 최대값은 -32768 ~ 32767입니다.

 

3. 데이터 시각화

 

단순히 결과를 숫자로만 봐서는 어떻게 생겼는지 잘 모르겠죠?

데이터를 한 번 시각화 해봅시다.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(samples_L)

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(samples_R)
plt.show()

위에가 L이고 아래가 R입니다.

그래프로 시각화해보니 익숙한 사운드 파장 형태로 나타나는 것을 보실 수 있습니다.

 

여기까지 wav 파일에 대한 설명이었습니다.

다음은 직접 사운드를 생성해 wav 파일을 만들어 보겠습니다.