Pythonで音声データを処理する

音声波形を数値に変換できることは見てきましたが、実際の変換結果はどのように見えるのでしょうか？

では、よく似ていて少しだけ異なる別の音声波形ではどうでしょう？

この演習では、MatPlotLib を使って good_morning の波形と good_afternoon の波形を重ねて可視化します。

同じプロット上に good_morning と good_afternoon の波形を描き分けられるよう、MatPlotLib の alpha パラメータを使います。

good_morning の音声はこちら、good_afternoon の音声はこちらから再生できます。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ音声言語処理

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演習の手順

作成するプロット内容が分かるようにタイトルを設定します。
プロットに good_afternoon の時間変数（time_ga）と振幅変数（soundwave_ga）を追加します。
同様に、good_morning の時間変数（time_gm）と振幅変数（soundwave_gm）も追加します。
alpha を 0.5 に設定します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Setup the title and axis titles
plt.title('Good Afternoon vs. Good ____')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.xlabel('Time (seconds)')

# Add the Good Afternoon data to the plot
plt.plot(____, ____, label='Good Afternoon')

# Add the Good Morning data to the plot
plt.plot(____, ____, label='Good Morning',
   # Set the alpha variable to 0.5
   alpha=____)

plt.legend()
plt.show()

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