SP_Torchaudio

Torchaudio Waveform Tensor Representation Transforms Sample Rate Spectrogram MelSpectrogram STFT Mel Scale Datasets MFCC Resample Librispeech YesNo IO CommonVoice Audio Loading Save Audio Preprocessing File Formats Noise Reduction Normalization Models Data Augmentation Pretrained Models Wav2Vec2 HuBERT Torchaudio 定義や意味 Torchaudioは、PyTorchディープラーニングフレームワークの一部であり、オーディ オデータの処理と分析を容易にするためのライブラリ 音声データの読み込み、変換、操作、および深層学習モデルへの入力としての前処理 をサポート よく使われるオーディオフォーマットのサポート、信号処理のためのツール、トラン スフォーメーション機能を備えている 嚙み砕いた説明 Torchaudioは、音声データをPythonで簡単に扱えるようにするためのライブラリ 音声ファイルを読み込んで、周波数スペクトルに変換したり、ノイズを除去したりす る機能がある PyTorchと連携することで、音声データを用いた機械学習モデルを簡単に構築可能 実際の応用例 音声認識や音楽ジャンル分類などの音声関連の機械学習タスクに応用される Torchaudioを使用して音声データをロードし、スペクトログラムを生成し、それをモ デルに入力する例

import torchaudio import torchaudio.transforms as T # 音声ファイルの読み込み waveform, sample_rate = torchaudio.load("example.wav") # スペクトログラムへの変換 spectrogram = T.Spectrogram()(waveform) # スペクトログラムの表示 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.imshow(spectrogram.log2()[0,:,:].numpy(), cmap='gray') plt.title('Spectrogram') plt.show() 上記の例では、 torchaudio.load を用いて音声ファイルを読み込み、その 後 torchaudio.transforms.Spectrogram を用いてスペクトログラムに変換 最終的に、Matplotlibを利用してスペクトログラムを画像として表示 このように、Torchaudioを利用することで、音声データの前処理が非常に簡単になり、ディ ープラーニングモデルの構築が効率的に行える。 Waveform 定義や意味 Waveform（波形）は、音声信号や音波の時間的変化を視覚的に表現したもので、横 軸に時間、縦軸に振幅を取るグラフで示される。音声信号は通常、時間領域で表さ れ、サンプリングされたデジタルオーディオデータとして扱われる。 音声信号は通常、連続的なアナログ信号として取得されるが、デジタル化する際には 一定のサンプリングレートで離散的なデータ点に変換される。このサンプリングレー トは、1秒間にどれだけのサンプルを取るかを決定する。 数式で表すと、波形の一般的な形は次のようになる。ここで、A(t)は時間tにおける 振幅、f は周波数、ϕは位相である。 A(t) = A0 sin(2πf t + ϕ) ​

嚙み砕いた説明 Waveformとは、音の高低や強さの変化を、一目で理解できるようにしたグラフ。縦 の振れ幅が音の大きさ（振幅）を示し、横の長さが時間を示している。音楽や音声の 編集ソフトウェアでよく見る波形表示はこれに当たる。 たとえば、ギターの弦を弾くと、その音は空気中を波として伝わる。このとき、波の 形をグラフに表したものがWaveformである。 実際の応用例 音声処理の分野では、音声データをWaveformとして扱うことが一般的である。特に 音声認識や音楽生成などの用途で使用される。 Pythonの音声処理ライブラリであるTorchaudioを使用して、音声ファイルを読み込 み、そのWaveformを取得する例を示す。 import torchaudio # 音声ファイルを読み込み waveform, sample_rate = torchaudio.load('example.wav') # 読み込んだWaveformとサンプリングレートを表示 print("Waveform: ", waveform) print("Sample Rate: ", sample_rate) # Waveformの形状を確認 print("Waveform shape: ", waveform.shape) # 簡単なプロットを行う import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.plot(waveform.t().numpy()) plt.title('Waveform of example.wav') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Amplitude') plt.show() このコードは、Torchaudioを用いて音声ファイルを読み込み、そのWaveformをプロ ットする例。 torchaudio.load 関数は音声データをテンソルとして返し、これを用い てWaveformを視覚化できる。

Transforms 定義や意味 トランスフォーム（Transforms）は、データをある形式から別の形式へ変換するため の操作を指す。特に音声処理や信号処理において、音声データの前処理や特徴抽出に 利用される。 トランスフォームは一般に線形変換や非線形変換を含む。線形変換は行列を用いて表 され、例えば、y = Ax のように表現されることが多い。 トランスフォームの具体例として、フーリエ変換、メル周波数ケプストラム係数 （MFCC）変換、スペクトログラム変換などが挙げられる。 嚙み砕いた説明 トランスフォームとは、データを別の形に変えて分析しやすくしたり、処理を簡単に したりする手法。音声データを処理する際によく使われる。 例えば、音声データを時間領域から周波数領域に変換することで、音の高さやリズム を分析しやすくすることができる。これは音の特徴をより明確にするための手法であ る。 実際の応用例 TorchaudioはPyTorchの音声処理ライブラリであり、音声データのトランスフォーム を簡単に実行できる。 例えば、音声信号をスペクトログラムに変換する例を以下に示す。この変換により、 音声データの周波数成分を視覚化することができる。

import torchaudio import torch # 音声データをロード waveform, sample_rate = torchaudio.load('example.wav') # スペクトログラム変換を定義 transform = torchaudio.transforms.Spectrogram(n_fft=1024, win_length=None, hop_length=No # トランスフォームを適用 spectrogram = transform(waveform) # スペクトログラムのサイズを出力 print(spectrogram.size()) このコードでは、 torchaudio.transforms.Spectrogram を使って、音声データをスペク トログラムに変換している。 n_fft はフーリエ変換を行う際のサンプル数 で、 win_length はウィンドウサイズ、 hop_length は次のウィンドウへのシフト量を 指定する。 トランスフォームを活用することで、音声データの解析や特徴抽出が容易になり、音 声認識や音楽情報検索などのアプリケーションに応用される。 Datasets 定義や意味 データセットとは、特定の目的のために収集されたデータの集合を指す。特に機械学 習やデータ解析においては、モデルの訓練や評価に用いられる。 データセットはしばしば、入力データと目標出力（ラベル）のペアの集合として構成 される。例えば、音声認識のためのデータセットは音声データとそれに対応する文字 列が含まれる。 数式的には、データセット D は入力と出力のペア (xi , yi ) の集合として表される： ​ ​ D = {(x1 , y1 ), (x2 , y2 ), … , (xn , yn )} ​ ​ ​ ​ ​ ​ ここで、xi は入力データ、yi はラベルまたは目標出力を示す。 ​ ​

嚙み砕いた説明 データセットは、コンピュータが学習や推論を行うための材料。例えば、音声認識シ ステムを作る場合、大量の音声とそのテキストを書き起こしたデータが必要。このデ ータがデータセット。 データセットは、データを扱う上での基礎。良いデータセットがないと、どんなに優 れたアルゴリズムでも良い結果を出すのは難しい。 実際の応用例 Torchaudioを用いた音声データの処理において、データセットは非常に重要。音声デ ータを効率よく読み込み、前処理し、モデルに入力するためにデータセットを活用。 例えば、Torchaudioでは音声ファイルをロードし、スペクトログラムを計算し、それ をニューラルネットワークに入力するという一連の流れを構築する際にデータセット を使う。

import torchaudio from torch.utils.data import DataLoader, Dataset # カスタムデータセットクラスの定義 class CustomAudioDataset(Dataset): def __init__(self, file_paths, labels, transform=None): self.file_paths = file_paths self.labels = labels self.transform = transform def __len__(self): return len(self.file_paths) def __getitem__(self, idx): # 音声ファイルをロード waveform, sample_rate = torchaudio.load(self.file_paths[idx]) label = self.labels[idx] # 必要であれば変換を適用 if self.transform: waveform = self.transform(waveform) return waveform, label # ファイルパスとラベルのリスト file_paths = ["audio1.wav", "audio2.wav", "audio3.wav"] labels = [0, 1, 1] # 例としてのラベル # データセットとデータローダの作成 audio_dataset = CustomAudioDataset(file_paths, labels) data_loader = DataLoader(audio_dataset, batch_size=2, shuffle=True) # データローダを用いたデータの反復処理 for batch in data_loader: waveforms, labels = batch # モデルにwaveformsを入力し、処理を行う print(waveforms, labels) この例では、音声ファイルのパスとそれに対応するラベルを持つ簡単なデータセット を作成。データローダを使ってバッチ単位でデータを読み込み、モデルに入力する準 備を整える。

IO（Input/Output） 定義や意味 IOは、コンピュータシステムにおいて入力(Input)と出力(Output)の過程を指す。入力 とは、データや信号をシステムに取り込む操作であり、出力とは、システムからデー タや信号を外部に送る操作を意味する。 プログラミングにおいては、IO操作はファイルの読み書き、ネットワーク通信、デバ イスとのインターフェースなど多岐にわたる。 数式で表すと、入力データ x に対し、処理を行った結果を出力データ y として得 る。すなわち、f (x) = y の関数 f がIO操作の中心となる。 嚙み砕いた説明 IOは、プログラムが外部世界とやり取りするための手段。例えば、ユーザーがキーボ ードから文字を入力することや、コンピュータ画面に画像を表示することもIOの一 部。 音楽プレーヤーで考えると、音楽ファイルを読み込むのが入力(IO)、スピーカーから 音を出すのが出力(IO)にあたる。 実際の応用例 Torchaudioは、音声信号処理のためのライブラリであり、特に音声データのIO操作が 重要となる。 具体的な応用例として、音声ファイルの読み込みと書き出しを行うコードを以下に示 す。 import torchaudio # 音声ファイルの読み込み waveform, sample_rate = torchaudio.load("sample.wav") # 読み込んだ音声データを確認 print(f"Waveform: {waveform.shape}, Sample Rate: {sample_rate}") # 音声データの出力（別ファイルに保存） torchaudio.save("output.wav", waveform, sample_rate)

この例では、"sample.wav"という音声ファイルを読み込み、waveformとsample_rate を取得。その後、取得したデータを"output.wav"として保存する。これがIO操作の基 本的な流れである。 Preprocessing 定義や意味 Preprocessing（前処理）とは、データを分析や機械学習モデルに入力する前に行う 一連の操作のこと。データの質を向上させ、モデルの性能を最大限に引き出すために 不可欠なステップ。音声データにおいては、ノイズの除去、正規化、サンプリングレ ートの変更、特徴量の抽出などが含まれる。 数式的には、入力データ X に対して前処理関数 f を適用し、前処理済みデータ X ′ を得ることを意味する。すなわち、X ′ = f (X) と表すことができる。 嚙み砕いた説明 Preprocessingは、データを「きれい」にして、より有用な情報を抽出するためのス テップ。例えば、音声データなら、雑音を取り除いたり、音声の長さを揃えたりす る。こうすることで、データをそのまま使うよりもモデルが効率よく学習できる。 音声データの場合、バックグラウンドノイズを減らしたり、音の大きさを均一にした りすることで、音声認識システムがより正確になる。 実際の応用例 Preprocessingは主に音声認識や音声合成の分野で応用されている。特に、音声デー タをディープラーニングモデルに入力する前に、ノイズリダクションやメルスペクト ログラムへの変換が行われる。 Torchaudioを使った具体例として、音声データをロードし、ノイズ除去を行うコード スニペットを示す。

import torchaudio import torchaudio.transforms as T # 音声ファイルの読み込み waveform, sample_rate = torchaudio.load('example.wav') # ノイズ除去フィルターの適用 # Specified in decibels (dB), a lower value removes more noise transform = T.Vad(sample_rate=sample_rate) # 前処理としてVAD（Voice Activity Detection）を適用 waveform_clean = transform(waveform) # メルスペクトログラムの生成 mel_spectrogram = T.MelSpectrogram(sample_rate=sample_rate)(waveform_clean) # 結果の表示（例として形状を表示） print(mel_spectrogram.shape) この例では、音声データを読み込み、Voice Activity Detection (VAD) を適用してノイ ズを除去し、その後にメルスペクトログラムを生成している。これにより、音声認識 モデルの入力として適したデータ形式に変換している。 Models 定義や意味 モデル(Model)とは、データを用いて学習を行い、新たなデータに基づいて予測や分 類を行うための数学的または計算的な構造を指す。機械学習におけるモデルは、デー タのパターンや関係性を学習し、未知のデータに対する推論を行う。モデルは通常、 パラメータと呼ばれる可変の要素を含み、これらはデータに基づく学習プロセスを通 じて調整される。 数学的には、モデルは入力 X を受け取り、出力 Y を生成する関数 fθ (X) で表され ​ る。ここで、θ はモデルのパラメータを表す。 例えば、線形回帰モデルは以下のように表されることが多い： Y = θ 0 + θ 1 X1 + θ 2 X2 + ⋯ + θ n Xn ​ ​ ​ ​ ​ ​ ここで、Y は予測される出力、Xi は入力特徴量、θi はパラメータ。 ​ ​

嚙み砕いた説明 モデルは、データを入力として受け取り、何らかの出力を生成する仕組みのこと。例 えば、音声データを入力として、そのデータが何を意味するのかを判断することを目 的としたモデルがある。 音声認識の場面では、音声の波形データを入力として、その内容をテキストに変換す るようなモデルが使用される。モデルは、データの特徴を学習することで、音声が何 を意味しているのかを理解する。 実際の応用例 Torchaudioを使用した音声データの処理には、特定のタスクに適したモデルが使用さ れる。例えば、音声分類モデルや音声認識モデルがある。 以下は、音声データを分類するための簡単なモデルの実装例。PyTorchとTorchaudio を使用してモデルを定義し、音声データを用いた分類を行う。

import torch import torchaudio import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 簡単なニューラルネットワークモデルの定義 class SimpleAudioClassifier(nn.Module): def __init__(self, input_size, num_classes): super(SimpleAudioClassifier, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, num_classes) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # データのロードと前処理 waveform, sample_rate = torchaudio.load('audio_file.wav') # 特徴量抽出 (例: メル周波数ケプストラム係数 (MFCC)) mfcc_transform = torchaudio.transforms.MFCC(sample_rate=sample_rate) mfcc_features = mfcc_transform(waveform) # モデル、損失関数、オプティマイザの設定 model = SimpleAudioClassifier(input_size=mfcc_features.shape[1], num_classes=10) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # トレーニングループの例 # for epoch in range(num_epochs): # # ここでデータローダーからデータを取得 # optimizer.zero_grad() # outputs = model(mfcc_features) # loss = criterion(outputs, labels) # loss.backward() # optimizer.step() この例では、音声データをMFCCに変換し、それを入力として簡単なニューラルネッ トワークモデルを定義している。モデルが音声データをどのように分類するかを学習 するために、トレーニングループを用いてパラメータを更新する。

Tensor Representation 定義や意味 テンソル (Tensor) は、スカラー、ベクトル、行列などの一般化された概念で、高次元 データを表現するための数学的構造 テンソルは次元数 (Rank) によって分類され、0次元はスカラー、1次元はベクトル、2 次元は行列、3次元以上が一般的なテンソル テンソル T は、要素が多次元配列として格納される。例えば、3次元テンソル T は Tijk で表される ​ テンソルの操作には、加算、スカラー乗算、内積、外積などがある 嚙み砕いた説明 簡単に言うと、テンソルは多次元配列で、データを整理して扱いやすくするための枠 組み 例えば、画像データは通常3次元テンソルで表され、音声データは時間と周波数の情 報を含む2次元テンソルで表される テンソルの階数が増えるということは、データの次元が増えることを意味し、複雑な データ構造を持つことを許す 実際の応用例 テンソル表現は、機械学習やディープラーニング、特にPyTorchやTensorFlowなどの ライブラリで広く使われている 音声処理においては、音声波形をテンソルとして表現し、信号処理や特徴抽出を行う Torchaudioでは、音声データをテンソルとして扱い、簡単に操作や変換が可能 以下は、Torchaudioを使用して音声データをテンソルとして読み込む例：

import torchaudio # 音声ファイルをロードし、waveform とサンプルレートを取得 waveform, sample_rate = torchaudio.load("example.wav") # waveform は 2次元テンソル (channels x samples) print(f"Waveform shape: {waveform.shape}") # サンプルレートを表示 print(f"Sample rate: {sample_rate}") # 音声データの一部を再生するためにテンソルを操作する例 # ここでは最初の1秒間の音声を抽出 one_second_waveform = waveform[:, :sample_rate] 上記のコードでは、 torchaudio.load 関数を使用して音声ファイルをテンソル形式で読み込 み、その形状やサンプルレートを確認する。音声波形は2次元テンソルとして表され、複数の チャンネルとサンプル数を持つ。音声処理や分析を行う際に、テンソル操作を行うことでデ ータを簡単に操作できる。 Sample Rate 定義や意味 サンプルレートとは、アナログ信号をデジタル信号に変換する際に、1秒間に何回信 号をサンプルするかを示す指標である。単位はHz（ヘルツ）。 音声データの場合、サンプルレートが高いほど、より多くの情報を保持し、アナログ 信号の忠実度が高くなる。ただし、サンプルレートが高くなるほど、データ量も増大 する。 f サンプルレート fs のデジタル信号において、ナイキスト周波数は 2s であり、これを ​ ​ ​ 超える周波数の信号はエイリアシングを引き起こす。 嚙み砕いた説明 サンプルレートは、音声信号の録音や再生の際に、1秒間にどれだけのデータを取る かを決めるものである。高いサンプルレートは、より詳細な音声情報をキャプチャす るが、ファイルサイズも大きくなる。

例えば、CD音質の音声は44.1kHz（44,100サンプル/秒）でサンプリングされてお
り、これは人間の聴覚の範囲を十分にカバーしている。

実際の応用例
サンプルレートは、音声処理や音楽制作、音声認識システムなどで重要な役割を果た
す。適切なサンプルレートを選択することで、目的に応じた音質とデータサイズのバ
ランスを取ることができる。
Torchaudioを用いてサンプルレートを取得する例：
import torchaudio
# 音声ファイルのパスを指定
file_path = 'audio_sample.wav'
# 音声ファイルを読み込む
waveform, sample_rate = torchaudio.load(file_path)
# サンプルレートを出力
print(f'Sample rate of the audio file: {sample_rate} Hz')

このコードスニペットでは、 torchaudio.load 関数を使用して音声ファイルを読み込
み、そのサンプルレートを取得している。サンプルレートは音声の品質やファイルサ
イズに影響するため、用途に応じた設定が重要である。

Spectrogram
定義や意味
スペクトログラムは、音声信号の周波数成分を時間的に可視化したもの
時間軸 (通常は横軸) と周波数軸 (通常は縦軸) に信号の強度を表す色や輝度が対応す
る
数式的には、短時間フーリエ変換 (Short-Time Fourier Transform, STFT) を用いて求
められる
STFTは信号 x(t) を短い時間窓 w(t) で分割し、それぞれの部分にフーリエ変換を適
用することでスペクトログラムを生成

X(t, f ) = ∫

∞
​

−∞

x(τ )w(τ − t)e−j2πf τ dτ

嚙み砕いた説明 スペクトログラムは音を「時間」対「周波数」の2次元グラフで表したもの 縦軸が周波数、横軸が時間、色や明るさがその周波数の強さを示す 例えば、音楽や音声の分析において、どの瞬間にどのくらいの高さの音が鳴っている かを視覚的に理解するために用いる 実際の応用例 音声認識や音楽分析、楽器認識、環境音の分類などに使用される ゲームでは音声の解析やエフェクトの生成、リアルタイム音声処理に応用されること がある Torchaudioを用いたPythonでの実装例 import torchaudio import torchaudio.transforms as T import matplotlib.pyplot as plt # 音声ファイルをロード waveform, sample_rate = torchaudio.load("path/to/audio/file.wav") # スペクトログラムの変換器を作成 transform = T.Spectrogram(n_fft=400, win_length=400, hop_length=200) # スペクトログラムを生成 spectrogram = transform(waveform) # スペクトログラムを表示 plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.imshow(spectrogram.log2()[0, :, :].numpy(), cmap='viridis', aspect='auto') plt.title("Spectrogram") plt.xlabel("Time") plt.ylabel("Frequency") plt.colorbar(label="Log Amplitude") plt.show() 上記のコードスニペットでは、 torchaudio を用いて音声ファイルをロード し、 Spectrogram トランスフォームを適用してスペクトログラムを生成 matplotlib を使ってスペクトログラムを可視化し、時間と周波数の関係を示す

MelSpectrogram 定義や意味 MelSpectrogramとは、音声信号を解析する際に用いられるスペクトログラムの一種で あり、音声の周波数成分を時間軸に沿って視覚化する手法の一つ 人間の聴覚に基づいた尺度であるメル尺度（Mel scale）を使用し、周波数軸を非線形 に変換することで、音声信号の特徴を抽出する メル尺度は次のように定義される。具体的には周波数 f （Hz）をメル尺度 m に変換 する式は以下の通り m = 2595 ⋅ log10 (1 + ​ f ) 700 ​ MelSpectrogramは、まず音声信号を短時間フーリエ変換（STFT）により周波数成分 に分解し、その後メルフィルタバンクを適用してメル尺度に変換する 嚙み砕いた説明 MelSpectrogramは音声を視覚的に表現するためのツールで、音の高さや音色の情報を 人間の耳に近い感覚で捉えるために用いる 音声データを時間と周波数の二次元マップに変換するが、特に人間の耳が敏感な低周 波数域を細かく、高周波数域を粗く表現する これにより、音楽や音声認識における特徴抽出がより効果的になる 実際の応用例 音声認識や音楽ジャンル分類、スピーチトゥーテキストなどの音声処理タスクに応用 される Torchaudioライブラリを使用してMelSpectrogramを生成する方法を以下に示す

import torchaudio import torchaudio.transforms as T # サンプルの音声ファイルをロード waveform, sample_rate = torchaudio.load("path/to/audio/file.wav") # MelSpectrogramを生成 mel_spectrogram_transform = T.MelSpectrogram( sample_rate=sample_rate, n_fft=1024, # フーリエ変換の窓サイズ hop_length=512, # 各分析窓のシフトサイズ n_mels=128 # メルフィルタバンクの数 ) mel_spectrogram = mel_spectrogram_transform(waveform) # 結果の表示 print(mel_spectrogram.shape) # MelSpectrogramのサイズを表示 このコードスニペットでは、Torchaudioを用いて音声ファイルをロードし、メルスペ クトログラムを生成する手順を示す n_fft はフーリエ変換に使用する窓サイズであり、 hop_length は分析窓のシフトサイ ズ、 n_mels はメルフィルタバンクの数を指定する MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) 定義や意味 MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）は、音声信号を特徴付けるための重要 な手法であり、特に音声認識や音響処理において広く用いられている MFCCは、音声信号をメル周波数スペクトルに変換し、その後逆離散コサイン変換を 用いてケプストラム係数を抽出することによって得られる 音声信号 x(t) からMFCCを計算する一般的なプロセスは以下の通り： i. フレーム化：信号を短いフレームに分割 ii. ウィンドウ化：各フレームにハミングウィンドウを適用 iii. FFT（高速フーリエ変換）：時間領域信号を周波数領域に変換 iv. メルフィルタバンク処理：周波数スペクトルをメル尺度でフィルタリング

v. 対数振幅スペクトルの計算
vi. 逆離散コサイン変換（DCT）：最終的なMFCCを生成

嚙み砕いた説明
MFCCは、音声信号を扱いやすい数値列に変換する方法である。これは、音声の特徴
をコンパクトに表現するために使われる
メル尺度は人間の聴覚特性を模倣しており、高周波数よりも低周波数に対してより多
くの情報を反映する
ケプストラム分析により、信号のスペクトル包絡を効果的に捉えることができ、声の
特徴を抽出しやすくする

実際の応用例
音声認識技術や音声合成技術において、音声の特徴抽出としてMFCCは非常に重要
Torchaudioを使用したMFCCの計算方法は以下の通り：
import torchaudio
from torchaudio.transforms import MFCC
# サンプル音声データの読み込み
waveform, sample_rate = torchaudio.load('path/to/audio.wav')
# MFCC変換器の設定
mfcc_transform = MFCC(
sample_rate=sample_rate,
n_mfcc=13,

# 通常13個の係数を使用

melkwargs={"n_fft": 400, "hop_length": 160, "n_mels": 23}
)
# 音声データからMFCCを計算
mfcc_features = mfcc_transform(waveform)
print(mfcc_features.shape)

# MFCCの形状を出力

このコードは、音声ファイルをロードし、MFCCを計算して出力する。 MFCC クラスを
用いることで、音声の特徴を容易に抽出可能
13個のMFCC係数を抽出することが一般的で、これにより音声信号の特性を効率的に
表現できる

Resample 定義や意味 Resample（リサンプル）とは、デジタル信号処理において信号のサンプリングレー トを変更するプロセスのことを指す。サンプリングレートとは、1秒間に何回サンプ ルを取得するかを表す指標であり、Hz（ヘルツ）で示される。 リサンプリングは、音声信号を異なるサンプリングレートで表現する必要がある場合 に用いられる。このプロセスは、アップサンプリング（サンプリングレートを高くす る）とダウンサンプリング（サンプリングレートを低くする）に分けられる。 数学的には、元の信号 x(t) を新しいサンプリングレートに変換して y(t) を得る処理 であり、補間やフィルタリングを伴うことが多い。 嚙み砕いた説明 リサンプリングは、音楽や音声ファイルが異なるデバイスやフォーマットで再生され る際に重要となる。たとえば、CD音質の音声ファイル（44.1kHz）を携帯電話用に 22.05kHzに変換する場合などがある。 実際のリサンプリングでは、元の音声データを新しいサンプリングレートに合わせて 「引き伸ばしたり縮めたり」することで、元の情報をできるだけ失わないように変換 する。 実際の応用例 Torchaudioを用いた音声データのリサンプリングの例を示す。以下のPythonコード で、音声ファイルを読み込み、サンプリングレートを変更する。

import torchaudio # 音声ファイルの読み込み waveform, original_sample_rate = torchaudio.load('audio_file.wav') # 新しいサンプリングレートの設定 new_sample_rate = 16000 # リサンプリングの実行 transform = torchaudio.transforms.Resample(orig_freq=original_sample_rate, new_freq=new_ resampled_waveform = transform(waveform) # 変換後のサンプリングレートで保存することも可能 torchaudio.save('resampled_audio_file.wav', resampled_waveform, new_sample_rate) # コメント: # - torchaudioの`Resample`クラスを使用して音声データのサンプリングレートを変更 # - `orig_freq`には元のサンプリングレート、`new_freq`には新しいサンプリングレートを指定 # - リサンプリング後のデータは`resampled_waveform`に格納される この例では、 torchaudio.transforms.Resample を用いて元の音声のサンプリングレー トを16kHzに変更している。これにより、異なるサンプリングレートのデバイスやア プリケーションで音声ファイルを利用できるようになる。 Librispeech 定義や意味 Librispeechとは、大規模な公開音声データセットであり、音声認識技術の研究や開発 において広く使用されている Librispeechデータセットには、LibriVoxプロジェクトから取得された英語のオーディ オブックの録音が含まれる データセットは、960時間のトレーニングデータ、テスト用のクリーンおよびノイズ のある評価セット、さらに開発用のセットに分かれる 主に音声認識モデルのトレーニングと評価に用いられる

嚙み砕いた説明
Librispeechは、英語のオーディオブックの録音を集めたデータセットで、音声認識の
研究や開発に使われる
データは、音声が明瞭なもの（クリーン）とノイズが載ったものに分かれており、
様々な状況での音声認識を試せる
研究者はこのデータセットを使って、機械がどれだけ正確に人の言葉をテキストに変
換できるかを評価する

実際の応用例
Librispeechデータセットは、音声認識システムのトレーニングデータとして使われる
Torchaudioを用いた音声データの処理やモデルの訓練で利用される
以下はTorchaudioを用いてLibrispeechデータセットをロードし、音声データを取得す
るコード例
import torchaudio
from torchaudio.datasets import LIBRISPEECH
# Librispeechデータセットのダウンロードとロード
dataset = LIBRISPEECH(
root="path/to/store/data",
url="train-clean-100",
download=True
)
# データセットからデータを取得
waveform, sample_rate, utterance, speaker_id, chapter_id, utterance_id = dataset[0]
# 取得した音声データの情報を出力
print(f"Waveform: {waveform.size()}")
print(f"Sample Rate: {sample_rate}")
print(f"Utterance: {utterance}")
print(f"Speaker ID: {speaker_id}")
print(f"Chapter ID: {chapter_id}")
print(f"Utterance ID: {utterance_id}")

このコードスニペットでは、Librispeechの"train-clean-100"セットをダウンロード
し、最初の音声ファイルを取得してその情報を表示している

YesNo 定義や意味 YesNoは主に音声認識や音声処理の分野で使用されるデータセットの一つで、短い音 声クリップに対して「yes」または「no」の応答を含む このデータセットは音声認識モデルのトレーニングや評価に使われ、特に二値分類問 題で用いる Torchaudioでは、YesNoデータセットのロードや処理が可能であり、音声データを効 率的に操作できる 嚙み砕いた説明 YesNoデータセットは、音声ファイルが「はい（yes）」または「いいえ（no）」の どちらかを含む非常に短い音声クリップで構成されている 音声認識の練習用データとして、音声から「yes」か「no」を聞き分けるためのモデ ルを作る際に使われる Torchaudioを使うと、Pythonで簡単にこのデータセットを取り扱うことができる 実際の応用例 音声認識システムにおける二値分類モデルのトレーニングやテスト スマートデバイスの音声制御機能で、簡単な応答を処理するシステムの開発 以下に、YesNoデータセットを使用して簡単な音声認識モデルを構築する際のコードスニペ ットを示す。

import torchaudio
from torchaudio.datasets import YESNO
# YesNoデータセットをロード
dataset = YESNO(root='path/to/data', download=True)
# データセットのサンプルを取得
waveform, sample_rate, labels = dataset[0]
# 音声データとラベルを表示
print(f"Waveform: {waveform}")
print(f"Sample Rate: {sample_rate}")
print(f"Labels: {labels}")
# モデルのトレーニングに使用するデータローダーの準備
from torch.utils.data import DataLoader
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)
# データローダーを使ってバッチを反復処理
for batch in data_loader:
waveforms, sample_rates, labels_batch = batch
# モデルに入力として提供するための処理を行う
# ...

このコードスニペットは、Torchaudioライブラリを使用してYesNoデータセットをロード
し、その内容を確認する方法を示している。また、データローダーを使用してデータセット
をバッチ処理する方法も示している。このような手法を用いることで、音声認識モデルのト
レーニングを行うことが可能。

CommonVoice
定義や意味
CommonVoiceはMozillaによって開始されたオープンソースの音声データセットプロ
ジェクト。世界中の多様な言語と話者から収集された音声データを提供し、音声認識
技術の研究と開発に利用される
このプロジェクトの目的は、音声認識システムをより包括的でアクセシブルなものに
することであり、多様なアクセントや方言を含む多言語音声データを提供することに
ある

嚙み砕いた説明 CommonVoiceは、誰もが参加して音声を提供できるプラットフォームであり、集め られた音声は機械学習モデルのトレーニングに利用される この取り組みにより、特定の言語や方言に特化した音声認識モデルを開発することが 可能になり、より多くの人々が音声技術を利用できるようになる 実際の応用例 CommonVoiceデータセットは、音声認識システムのトレーニングや評価に広く利用 される 例えば、音声アシスタントや自動翻訳システムのバックエンドで使用され、ユーザー が多様な言語で自然にインタラクションできるようにする Torchaudioを用いた音声データの処理例を以下に示す import torchaudio import torchaudio.transforms as T # CommonVoiceデータセットから音声データを読み込む # ここでは仮に音声ファイルのパスを指定 waveform, sample_rate = torchaudio.load("path/to/commonvoice_audio.wav") # 音声データの情報を表示 print(f"Waveform: {waveform.shape}") print(f"Sample Rate: {sample_rate}") # 音声データに対する変換例: メルスペクトログラムを生成 mel_spectrogram = T.MelSpectrogram(sample_rate=sample_rate)(waveform) # メルスペクトログラムの情報を表示 print(f"Mel Spectrogram: {mel_spectrogram.shape}") # 変換後のメルスペクトログラムを保存する torchaudio.save("path/to/saved_mel_spectrogram.wav", mel_spectrogram, sample_rate) このコードスニペットでは、Torchaudioを使用してCommonVoiceの音声データを読 み込み、メルスペクトログラムに変換し、保存する手順を示す こうした処理を通じて、音声データから特徴量を抽出し、音声認識モデルのトレーニ ングに必要な準備を行うことができる

Audio Loading 定義や意味 Audio Loadingとは、音声データをプログラム内で使用するためにメモリ上に読み込 むプロセスを指す デジタルオーディオデータは通常、ファイル形式（例：WAV, MP3, FLAC）で保存さ れており、それをプログラムが理解可能な形式に変換しなければならない 音声データはディジタル信号処理の対象となるため、サンプリングレートやビット深 度などの属性を持つ Torchaudioは、この音声データの読み込みを簡単に行うためのライブラリであり、 PyTorchと統合されている 嚙み砕いた説明 音声ファイルをコンピュータで扱うためには、まずそのファイルを読み込んでデータ を取り出す必要がある 例えば、音楽プレイヤーアプリが音楽ファイルを再生する際には、まずファイルをメ モリに読み込んでから再生する Torchaudioを使うと、音声データを簡単に読み込んで、PyTorchのテンソルとして扱 うことができる 実際の応用例 音声ファイルをニューラルネットワークモデルの入力として使用する際に、音声デー タをテンソル形式で読み込む 音声処理アプリケーションで、音声ファイルをリアルタイムで操作するための前処理 として利用 以下は、Torchaudioを使用してWAVファイルを読み込み、テンソルを取得する例：

import torchaudio
# 音声ファイルのパス
file_path = 'example.wav'
# 音声ファイルを読み込む
waveform, sample_rate = torchaudio.load(file_path)
# 読み込んだ音声データの情報を表示
print(f"Waveform: {waveform}")
print(f"Sample Rate: {sample_rate}")
# テンソルの形状を確認
print(f"Shape of waveform: {waveform.shape}")

このコードでは、 torchaudio.load 関数を使用して音声データを読み込み、波形データとサン
プリングレートを取得している。 waveform はPyTorchのテンソルとして表現され、音声デー
タの数値的な表現を持つ。 sample_rate は、その音声データのサンプル数が1秒間に何回行わ
れるかを示す。

Save Audio
定義や意味
Save Audioとは、音声データをファイルとして保存する過程や技術のことを指す
音声データは通常、デジタル形式で表され、サンプリング周波数やビット深度といっ
たパラメータを持つ
音声データを保存する際には、WAV、MP3、FLACなどのさまざまなフォーマットが
使用される
保存の際に、音声データの圧縮やエンコーディングが行われることがある
Torchaudioライブラリを用いると、音声データを簡単に保存できる

嚙み砕いた説明
Save Audioは、録音したり生成したりした音声をパソコンの中にファイルとして保存
すること
音声ファイルは、後で再生したり、編集したりするために保存する

保存する際に、どの形式（WAVやMP3など）で保存するのかを選ぶ必要がある Torchaudioは、Pythonの音声処理ライブラリで、音声の読み書きを簡単にできる 実際の応用例 音声データを機械学習モデルで処理した後に、その結果をファイルとして保存する 録音した音声を編集した後に、編集済みのデータを保存する際に使用する Torchaudioを用いて、音声データをWAV形式で保存する例を以下に示す import torchaudio # 音声データとサンプリング周波数を定義 waveform = ... # [Tensor] 音声データ（例: torch.Tensor([[0.1, 0.2, ...]])） sample_rate = 16000 # サンプリング周波数（例: 16kHz） # 保存するファイル名を定義 filename = "output.wav" # 音声データをWAV形式で保存 torchaudio.save(filename, waveform, sample_rate) # コメント: # - `waveform`は2次元テンソルであり、形状は (チャネル数, サンプル数) # - `sample_rate`は音声データのサンプリング周波数 # - `torchaudio.save`関数を使用して、指定したファイル名で音声データを保存 このコードスニペットは、音声データをWAV形式で保存する基本的な方法を示しており、フ ァイルとして出力することができる。 File Formats 定義や意味 ファイルフォーマットとは、データを保存するための構造や規定を指す。ファイルフ ォーマットにより、データの種類、構成、エンコーディング方法が決定され、コンピ ュータやアプリケーションはこれに基づいてデータを読み書きする。 音声データに関連するファイルフォーマットは特に重要であり、音質、圧縮率、互換 性に影響を及ぼす。代表的なものにWAV（Waveform Audio File Format）、MP3 （MPEG Audio Layer III）、FLAC（Free Lossless Audio Codec）などがある。

嚙み砕いた説明
ファイルフォーマットは、コンピュータがデータをどのように読み書きするかを決め
るルールブックのようなもの。例えば、音楽を保存する際には、どのフォーマットを
選ぶかで音質やファイルサイズが変わってくる。WAVは非常に高音質だがファイルサ
イズが大きく、MP3は音質をやや犠牲にしてファイルサイズを小さくする。
音声データのフォーマットは、音楽の保存や編集の場面で特に重要であり、フォーマ
ットによっては編集が容易であったり、他のデバイスと互換性が高かったりする。

実際の応用例
Torchaudioは、PyTorch用の音声処理ライブラリであり、さまざまな音声ファイルフ
ォーマットの読み書きに対応している。これにより、音声データを効率的に処理し、
機械学習モデルに入力できる。
以下は、Torchaudioを用いて音声ファイルを読み込む例である。
import torchaudio
# 音声ファイルを読み込む
waveform, sample_rate = torchaudio.load('sample.wav')
# 読み込んだデータの形式を出力
print(f"Waveform: {waveform}")
print(f"Sample Rate: {sample_rate}")

このコードスニペットでは、 torchaudio.load 関数を使用してWAVファイルを読み込
み、波形データとサンプルレートを取得している。これにより、音声データを
PyTorchのテンソル形式で扱うことが可能となり、深層学習モデルのトレーニングや
評価に利用できる。

Noise Reduction
定義や意味
Noise Reductionとは、音声信号やデータの中から不要なノイズを削減し、目的の信号
をより明瞭にするための技術
信号処理の一分野であり、オーディオ処理や画像処理など様々な場面で利用される
音声信号の場合、ノイズは通常、均一な背景ノイズ（ホワイトノイズ）や不均一なノ
イズ（車の音や風の音など）として現れる

数学的には、信号x(t)とノイズn(t)の加算として観測される信号y(t)を以下のように 表す y(t) = x(t) + n(t) 目的は、観測信号y(t)からノイズn(t)を取り除き、目的の信号x(t)を推定すること 嚙み砕いた説明 ノイズリダクションは、音声や音楽の録音において、ノイズを取り除きたいときに使 う技術 例えば、録音した音声ファイルに風の音や雑音が混じっている場合、その雑音を取り 除くことで、聞き取りやすい音声にすることができる これはまるで、雑音がうるさい部屋で友達の話を聞いているときに、他の音を無視し て友達の声だけに集中するようなもの 実際の応用例 音声認識システムでは、ノイズを減らすことで性能が向上する 音楽制作や編集において、録音された音声に含まれるノイズを除去してクリアな音に する 通話アプリケーションで、バックグラウンドノイズを削減し、会話をより明瞭にする 以下は、PythonのTorchaudioライブラリを用いた簡単なノイズリダクションの例 import torchaudio import torchaudio.transforms as T # 入力オーディオファイルを読み込む waveform, sample_rate = torchaudio.load('input_audio.wav') # ノイズリダクションのためのスペクトル減算を適用 transform = T.SpectralSubtract(n_fft=400, win_length=400, hop_length=200) denoised_waveform = transform(waveform) # 結果を出力する torchaudio.save('denoised_audio.wav', denoised_waveform, sample_rate) このコードでは、 torchaudio ライブラリを使用してオーディオファイルを読み込み、スペク トル減算を利用してノイズリダクションを行っている。最終的に、ノイズが除去された音声 ファイルを保存する。

Normalization 定義や意味 正規化（Normalization）は、データセットを一定の範囲に変換するプロセスを指す。 通常、音声信号や画像データにおいて、データを[-1, 1]の範囲や[0, 1]の範囲に収める ことで、データのばらつきを抑え、学習アルゴリズムの安定性を向上させることを目 的とする。 数学的には、あるデータポイントxi に対して、最小値をa、最大値をbとすると、正規 ​ 化されたデータポイントx′i は以下のように計算される： ​ x′i = ​ xi − a b−a ​ ​ 音声信号の場合、振幅を最大振幅で割ることで正規化を行う。 嚙み砕いた説明 正規化とは、データを一定の範囲内に収めて扱いやすくする手法。例えば、音声デー タを扱うとき、音量の大きさが異なると処理が難しくなることがある。これを避ける ために、音声データを特定の範囲に収める操作を行う。 わかりやすく言うと、音声データの大きさを均一にして扱いやすくするための工夫で ある。 実際の応用例 音声認識や音楽生成などのタスクにおいて、入力データのスケールを揃えるために正 規化を行う。これにより、モデルのトレーニングが安定し、パフォーマンスが向上す る。 Torchaudioを用いて音声データを正規化する例を以下に示す。

import torchaudio import torchaudio.transforms as T # 音声ファイルのロード waveform, sample_rate = torchaudio.load("example.wav") # 振幅を[-1, 1]の範囲に正規化 transform = T.Resample(sample_rate, sample_rate) normalized_waveform = transform(waveform) # データの振幅を確認 print(normalized_waveform.min(), normalized_waveform.max()) 上記の例では、 torchaudio ライブラリを使用して音声ファイルをロードし、振幅を [-1, 1]の範囲に正規化している。この操作により、音声データのスケールが揃えら れ、後続の処理やモデル学習がしやすくなる。 Data Augmentation 定義や意味 Data Augmentation（データ拡張）とは、既存のデータセットを用いて新たなデータ を生成し、機械学習モデルの学習に利用する手法 データセットのサイズを増やし、モデルの汎化能力を向上させることを目的とする 特にディープラーニングにおいて、過学習（オーバーフィッティング）を防ぐための 有効な手段として用いられる 画像、音声、テキストなど様々なデータ形式に適用可能 数式で表すと、オリジナルデータ x に対し、変換関数 f を適用して新たなデータ x′ を生成し、x′ = f (x) となる 嚙み砕いた説明 Data Augmentationは、手持ちのデータを工夫して増やす技術 たとえば、画像の場合は回転や拡大縮小、反転などの処理を加えることで、同じ画像 データから異なるバリエーションを作り出す 音声データの場合は、音量の調整やピッチの変更、ノイズの追加などが利用される

これにより、モデルは多様な入力に対応できるように学習し、実際の利用場面でも良 い性能を発揮することを目指す 実際の応用例 音声認識モデルの訓練において、Torchaudioを使用してData Augmentationを行う例 を示す 音声データに対して、時間的な伸縮や周波数の変化を加えることで新しいデータを生 成する import torchaudio import torchaudio.transforms as T # オリジナルの音声データをロード waveform, sample_rate = torchaudio.load("path/to/audio.wav") # 時間的なストレッチを適用（速度を変える） time_stretch = T.TimeStretch(n_freq=waveform.size(0)) stretched_waveform = time_stretch(waveform) # ピッチのシフトを適用 pitch_shift = T.Resample(orig_freq=sample_rate, new_freq=sample_rate * 1.2) shifted_waveform = pitch_shift(waveform) # ノイズを追加 def add_noise(waveform, noise_level=0.005): noise = torch.randn(waveform.size()) * noise_level return waveform + noise noisy_waveform = add_noise(waveform) # これらの操作により、データセットを拡張することが可能 上記のコードでは、 torchaudio ライブラリを使用して音声データに対するData Augmentationを実施 TimeStretch で時間的な伸縮を、 Resample でピッチの変更を、カスタム関 数 add_noise でノイズの追加を行う これにより多様な音声データを人工的に生成し、音声認識モデルの性能向上を図る

Pretrained Models 定義や意味 プレトレインドモデルとは、既に大規模なデータセットで訓練された機械学習モデル のことを指す。 これらのモデルは一般的なパターンや特徴を学習しており、特定のタスクに対してフ ァインチューニング（微調整）することで、効率的に高精度な結果を得ることが可 能。 数式的には、一般的なニューラルネットワークの学習プロセスは以下のように表現さ れる。 N 1 L(θ) = ∑ L(f (xi ; θ), yi ) N ​ ​ ​ ​ i=1 ここで、L(θ)は損失関数、θ はモデルのパラメータ、xi は入力データ、yi はターゲッ ​ ​ トラベル、N はデータの総数、Lは損失の形式を表す。 嚙み砕いた説明 プレトレインドモデルは、すでに「訓練済み」のモデルで、通常は大量のデータで基 礎的な学習を終えている。 例えば、画像認識の分野では、ImageNetという大規模なデータセットで訓練されたモ デルが用いられることが多い。 これにより、自前で大規模なデータセットを準備したり、ゼロから学習させる手間を 省くことができる。 実際の応用例 Pretrained Modelsは、画像認識、音声認識、自然言語処理など、さまざまな分野で応 用されている。 Torchaudioを用いた音声認識の例として、既に訓練された音響モデルを使用し、音声 データからテキストを生成する。 以下は、Torchaudioでプレトレインドモデルを使用する際のPythonコードの例であ る。

import torchaudio import torchaudio.transforms as T # Pretrained modelの読み込み bundle = torchaudio.pipelines.WAV2VEC2_ASR_BASE_960H model = bundle.get_model() # 音声データの読み込み waveform, sample_rate = torchaudio.load("sample.wav") # 音声データの推論プロセス with torch.inference_mode(): emissions, _ = model(waveform) # デコーダーを使用してテキストに変換 decoder = bundle.get_decoder() transcription = decoder(emissions) # 結果を出力 print("Transcription:", transcription) このコードでは、TorchaudioのWav2Vec2を使用して音声データをテキストに変換し ている。 プレトレインドモデルを使用することで、音声認識の精度を向上させつつ、手間を省 くことができる。 Wav2Vec2 定義や意味 Wav2Vec2は音声データを効果的に処理するための自己教師あり学習モデルであり、 特に音声認識タスクで優れた性能を示す Wav2Vec2は、音声波形を直接入力として扱い、特徴量を抽出するためにニューラル ネットワークを使用する モデルの構造は大きく分けて二つの部分から成り立つ：エンコーダとコンテクストネ ットワーク エンコーダは音声データをフレームに分割し、それぞれのフレームを特徴ベクトルに 変換する

コンテクストネットワークはこれらの特徴ベクトルを用いて、音声の文脈を理解し、 最終的な出力に結びつける 嚙み砕いた説明 Wav2Vec2は、音声データをテキストに変換するための賢い方法を提供するモデル 音声データを直接取り込み、それを小さな部分に分解し、それぞれの部分から重要な 情報を引き出す その後、それらの情報を基に、音声全体の流れを理解し、最終的にはテキストに変換 する これにより、従来の音声認識システムに比べて、より少ないデータで高精度に音声を 理解できる 実際の応用例 Wav2Vec2は、音声認識システムにおいて広く使用されており、特にノイズの多い環 境や複数の話者がいる状況で効果的 音声アシスタント、音声検索、字幕生成など、様々なアプリケーションで活用されて いる 以下は、Torchaudioを用いたWav2Vec2モデルの簡単な使用例：

import torchaudio import torchaudio.transforms as T from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor import torch # モデルとプロセッサのロード processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h") model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h") # 音声ファイルのロード waveform, sample_rate = torchaudio.load("path/to/audio.wav") # リサンプリング（必要な場合） resampler = T.Resample(orig_freq=sample_rate, new_freq=16000) waveform = resampler(waveform) # モデル入力の準備 inputs = processor(waveform, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", padding=True) # 音声をテキストに変換 with torch.no_grad(): logits = model(inputs.input_values).logits # 最も可能性の高い文字列を取得 predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1) transcription = processor.batch_decode(predicted_ids) print("Transcription:", transcription) 上記のコードは、Torchaudioを用いて音声ファイルをロードし、Wav2Vec2モデルを 用いて音声をテキストに変換するプロセスを示す torchaudio.load で音声ファイルを読み込み、必要に応じてリサンプリングを行い、 Wav2Vec2モデルに適した形式に変換する モデルは入力された音声データから直接ログイットを生成し、それを基に最も可能性 の高いテキストを推測する

HuBERT 定義や意味 HuBERT（Hidden-Unit BERT）は、自己教師付き学習に基づいた音声表現の学習手法 の一つであり、音声データに対してBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）の技術を応用したもの 自己教師付き学習により、音声データからの表現をラベルなしデータを用いて効率的 に学習する HuBERTは、音声信号をクラスタ化することにより隠れ状態を生成し、これを予測す るタスクを通じて学習する。これは、以下のような数式で表される： ある入力音声フレームxt に対して、HuBERTはそのフレームの隠れ表現ht を生 ​ ​ 成し、これを用いてクラスタラベルct を予測する ​ 予測損失は以下の形式で定義される： T L(θ) = − ∑ log P (ct ∣ht ; θ) ​ ​ ​ t=1 ここで、T はフレーム数、θ はモデルのパラメータ 嚙み砕いた説明 HuBERTは、音声データを多くの短いフレームに分割し、それらを理解するための 「隠れたユニット」を作り出す手法 これらの隠れたユニットは、言語の音声構造を理解するために役立ち、例えば、言葉 の音を無意識的にクラスタ化し、それを予測することにより音声の意味を学習する 言語に依存しない音声認識や音声生成において、ラベル付きデータが少ない場合でも 有効 実際の応用例 HuBERTは、音声認識システムや音声合成の前処理として音声データの特徴を抽出す るために利用される 特に、ラベル付きデータが少ない言語や方言に対する音声認識において有用 PyTorchのTorchaudioライブラリを用いて、HuBERTモデルをロードし、音声データ から特徴を抽出する例を以下に示す

import torchaudio
import torchaudio.transforms as T
from transformers import HubertModel, HubertConfig
# HuBERTモデルの読み込み
model_name = "facebook/hubert-base-ls960"
model = HubertModel.from_pretrained(model_name)
# オーディオファイルの読み込み
waveform, sample_rate = torchaudio.load("audio_sample.wav")
# オーディオデータを適切なサイズにリサンプル
resampler = T.Resample(orig_freq=sample_rate, new_freq=16000)
waveform = resampler(waveform)
# HuBERTモデルを用いて特徴を抽出
inputs = {'input_values': waveform.squeeze().numpy()}
features = model(**inputs).last_hidden_state
# 特徴の表示
print(features)

上記のコードスニペットでは、Torchaudioを用いて音声ファイルを読み込み、
HuBERTモデルを使用してその音声から特徴を抽出している
これにより、ラベルなし音声データから学習された特徴を利用して、さまざまな音声
タスクに応用することが可能となる

STFT（Short-Time Fourier Transform）
定義や意味
短時間フーリエ変換（STFT）は、非定常信号の周波数成分を時間と共に分析する手
法。信号を短い時間窓で分割し、それぞれの窓に対してフーリエ変換を行うことで、
時間と周波数の両方に依存するスペクトルを得る。
STFTは次の式で表される：

X(t, ω) = ∫
ここで、

∞
​

−∞

x(τ )w(τ − t)e−jωτ dτ

x(τ ) は元の信号 w(τ − t) は時間窓 e−jωτ は複素指数関数（フーリエ変換の核） X(t, ω) はSTFTによって得られる時間-周波数表現 嚙み砕いた説明 STFTは音楽や音声などの信号を時間ごとに区切り、その各区間で周波数成分を分析 する手法。これにより、信号の周波数が時間と共にどのように変化するかを視覚化で きる。 例えば、音楽を分析するとき、各音符の周波数成分を時間と共に追跡することができ る。これは音の高さや音量が時間と共にどのように変化するかを理解するのに役立 つ。 実際の応用例 STFTは音声認識、音楽信号処理、ノイズ除去など、様々な音響信号処理の場面で応 用されている。特に、音声のスペクトログラムを生成するために用いられる。 PythonのTorchaudioライブラリを使用してSTFTを計算する方法を以下に示す。 import torchaudio import torchaudio.transforms as T import torch # サンプルの音声信号を生成 waveform, sample_rate = torchaudio.load("example.wav") # STFTを計算するTransformを作成 transform = T.Spectrogram(n_fft=400, win_length=400, hop_length=160, power=None) # STFTを適用 stft = transform(waveform) # 結果を出力 print(stft.shape) # (チャンネル数, 周波数ビン数, 時間フレーム数) このコードは、音声ファイル "example.wav" のSTFTを計算し、その結果のサイズを 出力する。STFTは、周波数ビンと時間フレームの形式で出力され、各要素が音の周 波数成分を表す。

Mel Scale 定義や意味 メル尺度（Mel Scale）は、音の高さを人間の聴覚に基づいて測定する尺度。人間の 聴覚は周波数に対して線形ではなく対数的に感じるため、メル尺度はこの特性を反映 している。具体的には、メル尺度は対数周波数尺度の一種で、低周波数ではほぼ線形 で、高周波数では対数的に変化する。 メル尺度に変換する数式は以下の通り： m = 2595 ⋅ log10 (1 + ​ f ) 700 ​ ここで、mはメル尺度の値、f は周波数（Hz）である。 嚙み砕いた説明 メル尺度は、人間の耳がどのように音の高さを感じるかを数学的に表現したもの。通 常の周波数（Hz）は純粋な物理的な尺度だが、メル尺度は「どれくらい音が高く聞こ えるか」を表す。例えば、音程が同じ差で上がった場合でも、高い音より低い音の方 がより大きな変化として感じるのを説明するために使われる。 ピアノの鍵盤のように、音の高さが等間隔に感じられる尺度を作るために用いられ る。 実際の応用例 メル尺度は音声信号処理や音楽情報検索で頻繁に利用される。特に、メル周波数ケプ ストラム係数（MFCC）を計算する際に重要で、音声認識システム、音楽分類や楽曲 のキー検出などで広く用いられている。 Torchaudioでは、メルスペクトログラムを生成するための機能が提供されており、以 下のコードスニペットでその実装例を示す。

import torchaudio.transforms as T # サンプリングレートとウィンドウサイズの定義 sample_rate = 16000 n_fft = 400 win_length = None hop_length = 160 n_mels = 128 # Melスペクトログラム変換器の作成 mel_spectrogram = T.MelSpectrogram( sample_rate=sample_rate, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, n_mels=n_mels ) # 音声データをロードし、Melスペクトログラムを計算 waveform, sample_rate = torchaudio.load("example.wav") mel_spec = mel_spectrogram(waveform) print(mel_spec.shape) # Melスペクトログラムの形状を出力 上記のコードでは、 torchaudio ライブラリを使用して音声ファイルをメルスペクトロ グラムに変換する。この変換は音声認識や音楽情報処理の前処理ステップとしてよく 使用される。