Como estableciemos el audio son variaciones de la presión en el aire, y el trabajo de un archivo de audio es capturar estas variaciones. En las primeras versiones de archivos para audio, y que todavía son muy comunes, la información del archivo es exactamente eso, una secuencia de números que capturan la forma de la onda. Sin embargo existen muchas configuraciones que hacen posible que una señal de audio se guarde en archivo.

Frecuencia de muestreo

Para guardar la forma de la señal debemos guardar dónde va ésta cada determinado tiempo. El micrófono tiene un elemento mécanico que es sensible a la variación de la presión del aire y dada esa variación se conviente en energía eláctrica. Entonces el micrófono pasa la señal de variaciones en la presión a variaciones en energía electrica. Después la tarjeta de sonido de nuestra compudatora, celular o grabadora digitaliza esa información.

El número de veces por segundo que se pide por dónde va la señal se le conoce como frecuencia de muestreo. Esta frecuencia es diferente en naturalezaa las frecuencias que van presente en una señal a audio, pero guardan una relación muy importante. Si recuerdan entre más grande la frecuencia la onda es más corta, por lo tanto si muestreamos a cierta frecuencia todas las frecuencias más altas las perdemos, porque ocurren entre muestras y no nos enteramos que existen. De hecho como la onda tiene una cresta y un valle, necesitamos almenos dos muestreas para poder recuperar la onda. Por lo tanto, una frecuencia de muestreo $X$ solo puede capturar hasta la mitad de frecuencias, es decir $X/2$ todas las demas frecuencias son invisibles. Es como si fuera un filtro.

Bits/Cuantización

Una vez que sabemos cuantas muestras tomar por segundo queda por definir como codificar la amplitud de la onda. El propósito es transformar la amplitud en un número, pero dado a que estamos limitados por los bits de las computadoras existe un número máximo que podremos capturar, por lo que habrá una amplitud máxima, el resto de las amplitudes serán perdidas. Si usamos 8 bits, tendresmos 256 valores para representar las amplitudes, si usamos 16 bits, tendremos 32,767, y si usamos 32-bits, 2,147,483,647. De tal forma que entre más bits tenemos una mejor resolución. Lo que queda es definir que amplitud corresponde a que valor, a esto se le denomina cuantización.

Canales

En sistemas modernos de audio es posible enviar más de una señal de audio, que usualemente se le conoce como canal. En particular aprovecamos esto para modelar audio estero, en donde un canal enviamos la información que va la bocina izquierda, y en otra a la bocina derecha. Sistemas más complejos de audio usan hasta 5 o 7 canales, y tratan de hacer el sonido más inmersivo.

Compresión

La información anterior genera una gran candidad de información, por ejemplo grabando una cancioón de 3 minutos: grabados a 44100 muestras por segunto, usando 32-bits corresponde a:

$3min \times 60 seg/min \times 40100 frames/segs \times 3 bytes \times 2 channels = 47628000 bytes = 45 MB$

Pero actualmente nuestra experiencia es que los archivos de música de 3 minutos son de menor tamaño. Este es porque usamos métodos de compression. Hay de dos tipos con: con perdida y sin perdida. El formato MP3 es con perdida y trata de manipular el audio de tal forma que lo simplifica pero sigue sonando a nosotros de forma natural, tiene un procedimiento similar al de los jpegs tan comunes en las imágenes. Por otro lado, los algoritmos de compresión sin perdida hacen un trabajo similar al formato .zip que cuando descomprimimos el archivo nuestra información no está modificada.

Audio en python

Python tiene varias librerías y herramientas para trabajar con audio¹ . En este caso nos enfocaremos a Audiolab . Esta es un librería que puede leer de muchos formatos y que nos entrega una estructura numpy! Numpy es una libreria de python que nos permite trabajar con vectores y matrices de manera eficiente. Una lista de python podría ser suficiente para guardar la señal, desafortunadamente, la lista es una estructura lenta ya que es para uso general. Pero como sabemos que sólamente tendremos números en la lista es posible usar numpy que es más eficiente cuando se trata sólamente de números.

Instalación en linux

Requisitos:

• NumPy, libsndfile, libasound

En ubuntu podemos instalar este software de la siguiente manera:

    sudo apt-get install python-dev python-numpy python-setuptools
    sudo apt-get install libsndfile-dev libasound2-dev

La instalación la podemos hacer con easy_install ya que se instaló python-setuptools de la siguiente forma:

    sudo easy_install scikits.audiolab

Alternativamente se puede bajar el paquete e instalarlo de la siguiente forma:

    tar -xzvf scikits.audiolab-0.11.0.tar.gz
    cd scikits.audiolab-0.11.0/
    python setup.py build
    sudo python setup.py install

Instalación en windows (cortesía de Esaú)

1. Descargar la librería libsndfile, archivo ejecutable para versión de 32 o 64 bits.

2. Crear Variable en el path de libsndfile (A continuación los pasos):

   A Ir a Equipo, botón derecho propiedades.

   B Configuración avanzada del sistema, Variables de entorno.

   C Buscar en Variables del sistema “Path” y Editar.

   D Agregar url de libsndfile (C:\Program Files\Mega-Nerd;) OJO TIENE QUE ABRIR Y CERRA LA URL CON PUNTO Y COMA “;”

3. Dirigirse al repositorio http: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikits.audiolab

4. Descargar scikits.audiolab‑0.11.0‑cp27‑none‑win_amd64.whl o de 32bit

5. Abrir la terminal de windows, direccionarse a donde se encuentra el archivo .whl

6. Teclear: pip install scikits.audiolab‑0.11.0‑cp27‑none‑win_amd64.whl

Ejemplo

Para el siguiente ejemplo se necesita un archivo de audio con más de un segundo de duración, sino tienes uno a la mano puedes bajar uno de nuestro canal de SoundCloud . En el siguiente código nos vamos a referir al archivo como audio.wav si tu archivo no se llama así sustituye por el nombre correcto.

La idea del ejemplo es dibujar el espectograma del primer segundo del archivo audio.wav, para lo cual será necesaria la librería <em>matplotlib</em> . El código lo puedes copiar y ejecutar como un script de python o de manera interactiva con ipython.

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import scikits.audiolab as audiolab
    
    sound=audiolab.sndfile('audio.wav','read')
    data=sound.read_frames(sound.get_samplerate())
    spectogram=plt.specgram(data)
    plt.show()
    sound.close()

En el momento de ejecutarse plt.show() se desplegará el espectograma, para terminar basta con cerrar la imagen. Un ejemplo de imagen a esperar es:

Vamos a revisar línea por línea del código. La línea

    import numpy as np

carga la librería numpy y le asigna el alias de np,

    import matplotlib.pyplot as plt

carga la librería matplotlib y le asigna el alias de plt,

    import scikits.audiolab as audiolab

finalmente, esta línea carga la librería scikits.audiolab y le asigna el alias de audiolab.

    sound=audiolab.sndfile('audio.wav','read')

Una vez con las librerías cargadas, se sbre el archivo de audio para lectura y guarda la referencia en la variable sound.

    data=sound.read_frames(sound.get_samplerate())

Esta línea, lee del archivo el equivalente a sample rate de muestras. El sample rate dice cuantas muestras de audio se tomaron por segundo, como pedimos exactamente ésta cantidad, únicamente leéremos el primer segundo del archivo. Esta información se guarda en la variable data.

    spectogram=plt.specgram(data)

Generamos el spectograma con la información guardadá en la variable data

    plt.show()

Mostramos el espectograma.

    sound.close()

Y finalmente, se cierra el archivo.

Y listo, de esa forma podemos abrir archivos de audio en python y procesarlos con numpy.

¹ Estos son algunos sitios donde pueden encontrar una lista de las librerías y herramientas disponibles Wiki audio in Python y Music software written in Python