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2019.10.06
カテゴリ：データ分析
Dolby Atmosの「Amaze」トレーラーの録音データの分析をしてみました。
 Winsows10のパソコンで、Windows Sonic for Headphones、Dolby Atmos for Headphonesを「オン」にした場合と「オフ」にした場合のトレーラーの録音データの比較です。 Windows Sonic for Headphones、Dolby Atmos for Headphonesを「オン」にした場合の録音データの波形は振れ幅が大きく、迫力のある音声であることがわかります。耳にダメージを与えないように、音量を上げ過ぎないように注意する必要があります。 録音データの波形は、Windows Sonic for Headphones、Dolby Atmos for Headphonesを「オン」にすると、Netflixの5.1ch音声をより迫力ある音声で楽しめることを明らかに示しています。 図１：Windows Sonic for Headphonesを「オン」にして録音した場合  図２：Dolby Atmos for Headphonesを「オン」にして録音した場合  図３：立体音響を「オフ」にして録音した場合（ステレオモード再生）  スペクトル解析の結果などのより詳細な情報やグラフは、「こちらの記事（Blogger の記事）」にあります。 ＜付録：録音データ分析用の「Rコード例」＞ 音声データの「R」での分析コードは、ネット上であまり見かけないので、自己流の拙いものですが、備忘録として記しておきます。「テストトーン」の分析用のコードをベースにしています。 最も注意を要したのは、「コード」以前に、分析対象区間を秒数で指定するので、録音データの尺をできるだけそろえることでした。 冒頭の不要な無音部分を手動でカットしたので、尺が合うようにするのに留意しました。 ----------------------------------------------- library("soundgen") library(seewave) library(tuneR) library(ggplot2) library(tidyr) library(dplyr) library(plyr) library(data.table) sctrans <- data.frame(Scene = c(1, 2, 3, 4, 5), SCNAME = c("Opening", "Woods", "Thunder", "Rain", "Ending")) wdat <- readWave("amaze_winsonic.wav") wdatL<-channel(wdat,"left") wdatR<-channel(wdat,"right") amaL1<-cutw(wdatL,from=0,to=11.5) amaL2<-cutw(wdatL,from=11.5,to=24) amaL3<-cutw(wdatL,from=24,to=39) amaL4<-cutw(wdatL,from=39,to=47) amaL5<-cutw(wdatL,from=47,to=58.5) amaR1<-cutw(wdatR,from=0,to=11.5) amaR2<-cutw(wdatR,from=11.5,to=24) amaR3<-cutw(wdatR,from=24,to=39) amaR4<-cutw(wdatR,from=39,to=47) amaR5<-cutw(wdatR,from=47,to=58.5) df_lr <- NULL i = 0 for(i in 1:5){ amal <- get(paste("amaL",i,sep="")) amaR <- get(paste("amaR",i,sep="")) d_l <- meanspec(amal, f = 48000,norm=FALSE,correction = "energy", flim = c(0, 20), col="blue") colnames(d_l) <- c("Frequency", "Left") d_r <- meanspec(amaR, f = 48000,norm=FALSE,correction = "energy", flim = c(0, 20), col="red") colnames(d_r) <- c("Frequency1", "Right") d_lr <- cbind(d_l,d_r) d_lr <- as.data.frame(d_lr) d_lr$Scene <- as.integer(i) d_lr$Sound_File <- as.character("WinSonic") df_lr <- rbind(df_lr,d_lr) } tail(df_lr) wdf_lr <- df_lr ddat <- readWave("amaze_dolby.wav") ddatL<-channel(ddat,"left") ddatR<-channel(ddat,"right") amaL1<-cutw(ddatL,from=0,to=11.5) amaL2<-cutw(ddatL,from=11.5,to=24) amaL3<-cutw(ddatL,from=24,to=39) amaL4<-cutw(ddatL,from=39,to=47) amaL5<-cutw(ddatL,from=47,to=58.5) amaR1<-cutw(ddatR,from=0,to=11.5) amaR2<-cutw(ddatR,from=11.5,to=24) amaR3<-cutw(ddatR,from=24,to=39) amaR4<-cutw(ddatR,from=39,to=47) amaR5<-cutw(ddatR,from=47,to=58.5) df_lr <- NULL i = 0 for(i in 1:5){ amal <- get(paste("amaL",i,sep="")) amaR <- get(paste("amaR",i,sep="")) d_l <- meanspec(amal, f = 48000,norm=FALSE,correction = "energy", flim = c(0, 20), col="blue") colnames(d_l) <- c("Frequency", "Left") d_r <- meanspec(amaR, f = 48000,norm=FALSE,correction = "energy", flim = c(0, 20), col="red") colnames(d_r) <- c("Frequency1", "Right") d_lr <- cbind(d_l,d_r) d_lr <- as.data.frame(d_lr) d_lr$Scene <- as.integer(i) d_lr$Sound_File <- as.character("DolbyAtmos") df_lr <- rbind(df_lr,d_lr) } tail(df_lr) ddf_lr <- df_lr sdat <- readWave("amzestmodestereo.wav") sdatL<-channel(sdat,"left") sdatR<-channel(sdat,"right") amaL1<-cutw(sdatL,from=0,to=11.5) amaL2<-cutw(sdatL,from=11.5,to=24) amaL3<-cutw(sdatL,from=24,to=39) amaL4<-cutw(sdatL,from=39,to=47) amaL5<-cutw(sdatL,from=47,to=58.5) amaR1<-cutw(sdatR,from=0,to=11.5) amaR2<-cutw(sdatR,from=11.5,to=24) amaR3<-cutw(sdatR,from=24,to=39) amaR4<-cutw(sdatR,from=39,to=47) amaR5<-cutw(sdatR,from=47,to=58.5) df_lr <- NULL i=0 for(i in 1:5){ amal <- get(paste("amaL",i,sep="")) amaR <- get(paste("amaR",i,sep="")) d_l <- meanspec(amal,f = 48000,norm=FALSE,correction = "energy", flim = c(0, 20), col="blue") colnames(d_l) <- c("Frequency", "Left") d_r <- meanspec(amaR,f = 48000,norm=FALSE,correction = "energy", flim = c(0, 20), col="red") colnames(d_r) <- c("Frequency1", "Right") d_lr <- cbind(d_l,d_r) d_lr <- as.data.frame(d_lr) d_lr$Scene <- as.integer(i) d_lr$Sound_File <- as.character("Stereo") df_lr <- rbind(df_lr,d_lr) } tail(df_lr) sdf_lr <- df_lr swddf_lr <- rbind(wdf_lr,ddf_lr,sdf_lr) tail(swddf_lr) for(i in 1:5){ td_lr <-select(swddf_lr,Frequency,Left,Right,Sound_File,Scene) %>% filter(Scene == i) swddf_lr1 <- join(td_lr,sctrans,by="Scene") swddf_lr1$SCNAME <-as.character(swddf_lr1$SCNAME) g <- ggplot(data = swddf_lr1) + geom_line(aes(x=Frequency,y=Left,group=Sound_File, colour=Sound_File)) + xlim(0,20) + labs(x="Frequency(kHz)",y="Energy(log2)") + labs(title="Left Speaker") + scale_y_continuous(trans = 'log2') g1 <- g + facet_wrap(~SCNAME) ggsave(file=paste0("aml",i,".png"),plot(g1),dpi = 200, width = 7.2, height = 4.8) print(g1) g <- ggplot(data = swddf_lr1) + geom_line(aes(x=Frequency,y=Right,group=Sound_File, colour=Sound_File)) + xlim(0,20) + labs(x="Frequency(kHz)",y="Energy(log2)") + labs(title="Right Speaker") + scale_y_continuous(trans = 'log2') g1 <- g + facet_wrap(~SCNAME) ggsave(file=paste0("amr",i,".png"),plot(g1),dpi = 200, width = 7.2, height = 4.8) print(g1) } swddf_lrw <- select(swddf_lr,Frequency,Left,Right,Sound_File,Scene) %>% filter(Sound_File == "WinSonic") for(i in 1:5){ td_lr <-select(swddf_lr,Frequency,Left,Right,Sound_File,Scene) %>% filter(Scene == i) swddf_lrw <- join(td_lr,sctrans,by="Scene") swddf_lrw$SCNAME <-as.character(swddf_lrw$SCNAME) glrw <- ggplot(swddf_lrw, aes(x=Frequency)) + geom_line(aes(y = Left,color="Left")) glrw <- glrw + geom_line(aes(y = Right,color="Right")) glrw <- glrw + scale_color_manual(values = c("blue","red"))+ggtitle("WinSonic") + labs(x="Frequency(kHz)",y="Energy") + labs(color = "Channel")+ scale_y_continuous(trans = 'log10') + facet_wrap(~SCNAME) plot(glrw) } -------------------------------------------------------------  お気に入りの記事を「いいね！」で応援しよう
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2020.05.15 18:03:54
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