私的車検前整備（計測・チューニング編）

様々な制約をうけながらスピーカーのデッドニング第１弾の施工まで終わったので音を出してみた。

ボーカル、バイオリンなどを耳で聞く限りかなり効果はでているもののもっと良くできそうな気がする。

iPhoneアプリのマイクで拾った音をリアルタイムで高速フーリエ変換し、周波数帯域のグラフで計測してみた。

オーディオ／スペクトルアナライザ

Loop-Sessions.LLC.
ミュージック
無料

apps.apple.com

昨年の２月頃、世の中がコロナ過に入る直前に、振動測定のお仕事をやっていたので、計測用の音は生成できる。

たとえば、こんな感じ。

import wave
import numpy as np
import struct

a = 1     #振幅
fs = 44100 #サンプリング周波数

#周波数
f0 = 0       #  0Hz(無音0)
f1 = 65      # 65Hz(低音域)
f2 = 80      # 80Hz
f3 = 100     #100Hz
f4 = 1000    # 1kHz(基準音)
f5 = 10000   #10kHz
f6 = 16000   #16kHz
f7 = 20000   #20kHz(高音域)

sec = 10     #秒

swav=[]

for n in np.arange(fs * sec):
     s = a * np.sin(2.0 * np.pi * f0 * n / fs)
     swav.append(s)

for n in np.arange(fs * sec):
     s = a * np.sin(2.0 * np.pi * f1 * n / fs)
     swav.append(s)

for n in np.arange(fs * sec):
     s = a * np.sin(2.0 * np.pi * f2 * n / fs)
     swav.append(s)

for n in np.arange(fs * sec):
     s = a * np.sin(2.0 * np.pi * f3 * n / fs)
     swav.append(s)

for n in np.arange(fs * sec):
     s = a * np.sin(2.0 * np.pi * f4 * n / fs)
     swav.append(s)

for n in np.arange(fs * sec):
     s = a * np.sin(2.0 * np.pi * f5 * n / fs)
     swav.append(s)

for n in np.arange(fs * sec):
     s = a * np.sin(2.0 * np.pi * f6 * n / fs)
     swav.append(s)

for n in np.arange(fs * sec):
     s = a * np.sin(2.0 * np.pi * f7 * n / fs)
     swav.append(s)

#サイン波を-32768から32767の整数値に変換(signed 16bit pcmへ)
swav = [int(x * 32767.0) for x in swav]

#バイナリ化
binwave = struct.pack("h" * len(swav), *swav)

#サイン波をwavファイルとして書き出し
w = wave.Wave_write("frequencytest.wav")
p = (1, 2, fs, len(binwave), 'NONE', 'not compressed')
w.setparams(p)
w.writeframes(binwave)
w.close()