تحليل إشارات الصوت باستخدام NumPy: تحويل الزوايا إلى نطاق (0, 2*Pi)
في عملية تحويل مجموعة من الزوايا من النطاق (-Pi, Pi) إلى النطاق (0, 2*Pi) باستخدام مكتبة NumPy، يبدو أن هناك تحديات تواجهك في تنفيذ هذا الإجراء. قد يكون السبب في تجميد البرنامج عند استخدام np.select هو عدم تلبية الشرط المحدد بشكل صحيح.
للتأكد من أن الشرط يعمل بشكل صحيح، يفضل استخدام np.where بدلاً من np.select. يمكنك تحديد الشرط بسيطة كما يلي:
pythonaudio_phase = np.where(audio_phase < 0, 2 * np.pi + audio_phase, audio_phase)
هذا الشرط يقول إذا كانت قيم audio_phase أقل من صفر، فقم بإضافة 2 * np.pi إليها، وإلا استمر في استخدام القيمة كما هي.
الآن، بالنسبة لفهم الشيفرة التي تليها، يبدو أنك تقوم بقراءة ملف صوتي وتحويله إلى تحليل التردد باستخدام تحول فوريه للتمثيل الفوريي للإشارة الصوتية. يتمثل التحدي في ضبط زوايا الفاز لتكون في النطاق المطلوب لتدريب الشبكة العصبية.
الكود يستخدم NumPy لتلافي تحليل التردد، ولكن يبدو أن هناك مشكلة في تحديد نطاق الزوايا كما تم ذكرها. قد تكون الطريقة المقترحة بالأعلى تساعد في تجنب تجميد البرنامج.
عند تحديد الشيفرة بشكل أفضل وتوضيح الأهداف المحددة التي تسعى إليها، يمكنني تقديم المساعدة بشكل أفضل في تجاوز التحديات التي تواجهك.
المزيد من المعلومات
بالطبع، دعنا نعمق في الكود الذي قدمته ونوضح المزيد من المعلومات حول العمليات المتنفذة. يبدو أن الهدف الرئيسي هو تحليل إشارة صوتية من خلال تحويل فورييه، ثم استخدام معلومات التردد والفاز لتدريب شبكة عصبية.
أولاً وقبل تعديل الزوايا، يتم قراءة ملف صوتي باستخدام wav.read، ثم تحويل البيانات إلى صيغة مناسبة باستخدام astype(np.float32) لضمان التمثيل الصحيح للبيانات الصوتية.
ثم يتم تقليل الأبعاد إلى صوت واحد (mono) باستخدام np.mean، ويتم تطبيع الصوت لضمان قيم بين -1 و1 باستخدام audio /= np.max(np.abs(audio)).
بعد ذلك، يتم تقسيم الإشارة الصوتية إلى إطارات (frames) باستخدام حجم الإطار المحدد بمتغير FRAME_SIZE، وذلك باستخدام الحلقة for لتوليد الإطارات. يتم حساب تحليل التردد باستخدام np.fft.rfft لكل إطار.
في هذه النقطة، يتم تقسيم قيم التحليل إلى معلومات القيم الطيفية وزوايا الفاز باستخدام np.abs و np.angle على التوالي. وهنا تظهر التحديات في تحديد نطاق زوايا الفاز.
لتجنب مشكلة تحديد الزوايا، يتم استخدام np.where لفحص إذا كانت الزوايا أقل من صفر، حيث يتم إضافة 2 * np.pi إليها للحصول على نطاق (0, 2*np.pi).
أخيرًا، يمكنك تحديد الغرض النهائي لهذا التحليل، هل هو للتصدي لتحديات معينة في تدريب الشبكة العصبية؟ هل هناك متطلبات خاصة للبيانات أو الإخراج الذي تحتاج إليه الشبكة؟ هذه المعلومات ستساعد في توجيه المساعدة بشكل أفضل.
