"마음의 소리 분석"은 사용자의 목소리를 분석하고 그래프로 표시하는 기술 또는 애플리케이션을 의미합니다. 아래에서 각 항목에 대한 상세 설명과 예제 코드를 제공하겠습니다.
개념설명:
마음의 소리 분석은 음성 신호 처리 및 데이터 시각화 기술을 사용하여 사용자의 목소리를 분석하고 그 결과를 그래프나 다른 시각적 요소로 표시하는 과정입니다. 이 기술은 음성 인식, 감정 분석, 음성 품질 평가, 음성 진단 등 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있습니다.
예제 코드:
아래는 JavaScript를 사용하여 마이크에서 음성을 캡처하고 FFT(고속 푸리에 변환)를 사용하여 주파수 도메인으로 변환한 후 그래프로 표시하는 간단한 예제 코드입니다. 이 코드는 웹 브라우저에서 실행할 수 있습니다.
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>마음의 소리 분석</title>
</head>
<body>
<h1>마음의 소리 분석</h1>
<canvas id="visualizer" width="800" height="200"></canvas>
<script>
const audioContext = new (window.AudioContext || window.webkitAudioContext)();
const analyser = audioContext.createAnalyser();
analyser.fftSize = 2048;
const bufferLength = analyser.frequencyBinCount;
const dataArray = new Uint8Array(bufferLength);
const canvas = document.getElementById('visualizer');
const canvasContext = canvas.getContext('2d');
navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true })
.then(stream => {
const source = audioContext.createMediaStreamSource(stream);
source.connect(analyser);
analyser.connect(audioContext.destination);
function draw() {
analyser.getByteTimeDomainData(dataArray);
canvasContext.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
canvasContext.beginPath();
const sliceWidth = canvas.width * 1.0 / bufferLength;
let x = 0;
for (let i = 0; i < bufferLength; i++) {
const v = dataArray[i] / 128.0;
const y = v * canvas.height / 2;
if (i === 0) {
canvasContext.moveTo(x, y);
} else {
canvasContext.lineTo(x, y);
}
x += sliceWidth;
}
canvasContext.lineTo(canvas.width, canvas.height / 2);
canvasContext.strokeStyle = 'rgb(0, 0, 0)';
canvasContext.lineWidth = 2;
canvasContext.stroke();
requestAnimationFrame(draw);
}
draw();
})
.catch(error => {
console.error('마이크 사용 권한을 허용하세요:', error);
});
</script>
</body>
</html>
전문용어 상세하게 설명:
FFT (Fast Fourier Transform): 주파수 영역 분석을 수행하기 위한 알고리즘으로, 시간 영역의 신호를 주파수 영역으로 변환합니다.
AudioContext: Web Audio API의 일부로, 오디오 처리 및 시각화를 위한 JavaScript 인터페이스를 제공합니다.
AnalyserNode: 오디오 데이터를 분석하여 주파수 스펙트럼 데이터를 생성하는 Web Audio API의 노드입니다.
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