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Pythonでノイズキャンセリングアプリ化するコードです😤デスクトップアプリ

2024.12.14

Logging

おはようございます.昨日の続きを記載します、Pythonでデスクトップアプリを作りました、デスクトップにPythonが入っている環境で下記のファイルを実行することでノイズキャンセリングが出来ます.

尚、前手順でライブラリを2つインストールください.

pip install scipy noisereduce

import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, messagebox
from scipy.io import wavfile
import noisereduce as nr
import os

def select_file():
    file_path = filedialog.askopenfilename(
        filetypes=[("WAV files", "*.wav")]
    )
    if file_path:
        file_entry.delete(0, tk.END)
        file_entry.insert(0, file_path)

def reduce_noise():
    file_path = file_entry.get()
    if not os.path.isfile(file_path):
        messagebox.showerror("エラー", "Please select a valid WAV file.")
        return

    try:
        # Load data
        rate, data = wavfile.read(file_path)
        
        # Perform noise reduction
        reduced_noise = nr.reduce_noise(y=data, sr=rate)

        # Save reduced noise file
        output_path = os.path.splitext(file_path)[0] + "_reduced_noise.wav"
        wavfile.write(output_path, rate, reduced_noise,stationary=True,prop_decrease=0.7)
        
        messagebox.showinfo("成功", f"出力先:\n{output_path}")
    except Exception as e:
        messagebox.showerror("Error", f"An error occurred: {e}")

# Create the main application window
root = tk.Tk()
root.title("ノイズキャンセリングツール")

# Input file selection
frame = tk.Frame(root)
frame.pack(pady=10, padx=10)

tk.Label(frame, text="Select a WAV file:").grid(row=0, column=0, pady=5, padx=5)
file_entry = tk.Entry(frame, width=40)
file_entry.grid(row=0, column=1, pady=5, padx=5)
select_button = tk.Button(frame, text="Browse", command=select_file)
select_button.grid(row=0, column=2, pady=5, padx=5)

# Noise reduction button
process_button = tk.Button(root, text="ノイズ除去", command=reduce_noise, bg="lightblue")
process_button.pack(pady=10)

# Run the application
root.mainloop()

因みにこのコードをパッケージ化したい場合はPythonの下記のライブラリをインストールするとパッケージ化が出来ます.

pip install pyinstaller

pyinstaller noise-cut.py

自分でもノイズキャンセリングを試してみましたが精度はいまいちでした、noisereduceの微調整が必要になりそうです.

明日へ続く

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エラー, コード, デスクトップ, デスクトップアプリ, ノイズキャンセリング, ノイズキャンセリングツール, ノイズ除去, パッケージ化, ファイル, ライブラリ, 下記, 出力先, 前手順, 微調整, 成功, 環境, 精度, 自分,

ゲーム、ヒューマニティーをプレイしてみました。#DemoGame

2023.02.26

Logging

おはようございます。ゲーム、ヒューマニティーをプレイしてみました。

率直な感想を書きます、とてもビジュアルは良いです。ただ、ステージを進むごとに難易度高くなるのが早いなって思います。また、人よりも先回りし誰も落ちずにクリアするひとは中々の強者だと思います。

人が落ちてもそれほど、問題ないのですが・・・・。

ここを直して欲しい。
パズルゲームとしては楽しめますが、犬の操作が若干難しいかも。何ていうか思いのほか、犬の進む速さがはやい、それに比べて人は鈍いかなって思えるのですが。

このスピード感じゃないと人の進む先に方向性をつけるのは難しいだろうと思うので、仕方がないかな？因みに自分がプレイしたのはデモ版なんで、これから微調整が発生するだと思います。

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兎にも角にも

2020.12.08

Logging

人工知能で効率化を行う、何でも良いから人工知能の技術で解決できるだろうとか…思っている人もいるかと思いますが、実際、人工知能と言われている技術は機械学習と言われているものが大半です。

機械学習で出来ることは確かにいっぱいあるのだけど、精度の良い結果を出したいのなら失敗データや成功データが膨大に必要になります。いま、それを極力抑えて同じ結果が出るライブラリも登場してきましたが、やはりそれでもデータは必要になります。

データが100件しかないものを機械学習で頑張って勉強させてもポンコツな回答をする人工知能が生まれるだけです。データサイエンスとかいう職業が生まれるぐらい、機械学習にはデータがかなり大事な要素になります。

機械学習ってなにか、膨大なデータをコンピューターに学習させ、そこから共通点を導き出し振る舞いを行うものです。基本的に殆どのエンジニアはライブラリを使用して結果から振る舞う処理を書いたり、ライブラリを微調整してその後の処理を行うなどしかしません。なので機械学習というのは完璧に近いものは出来ますが、完璧ではないのです。

精度が悪い機械学習なら、ちょっと見た目が違っただけでたちまち、間違った回答を示します。なので、いま兎にも角にも機械学習とかいう流れがありますが、機械学習や人工知能というのは万能では有りません。

未だに、翻訳アプリの精度は片言な表現なのですから・・・。

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#FF7R これは良い！！良作です！

2020.04.10

Logging

体験版していたから、最初は簡単だなと思いきや少し難易度が上がっていたりしてちゃんと微調整がされているのだなと思い歓心しました。ゲームはファイナルファンタジー7のイメージを崩すことなくビジュアル面や操作性など全てがグレードアップした内容です。ストーリーもFF7には無かった部分が所々にありますが全然違和感なくゲームプレイが出来ます。

そしてアクションプレイが苦手な人用のクラシック操作を使えば自分みたいな不器用な人でもゲームが楽しめるのでついつい長時間ゲームプレイしてしまいます。このゲーム容量が凄く多いだけど次回のエピソードはPS5から発売なのかやデータは引き継ぐ事が可能なのかなどいろいろと気になる所があります。因みにQuest機能も面白いのでついつい次のクエストを行ったりして、ストーリーから脱線してしまいますね。あとFF7Rはマップが若干見にくいのとマップの表示に遅延が発生するときがあります。そこは改善してほしいかなと思ったりしています。

他は言うことは何もなく自分としては神ゲーにほぼ近いものかと思います。是非、ダウンロード版で購入してプレイすることをおすすめします。そしてSSDにデータ入れるともっとサクサク動きそうな気がします。

では皆さんファイナルファンタジー7リメイクを楽しんでくださいね。自分はじっくりコトコトゲームプレイしていきます。

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