ChatGPTを用いた音響解析

更新日：2023年8月3日

「opensmileを使ってfeature importanceを計算して」

以下の通り、概ね妥当なコードを生成していると考えられます。

＃開始

OpenSMILEは、オーディオ特徴抽出ライブラリであり、音声データからさまざまな特徴を抽出することができます。特徴重要度（Feature Importance）を計算するためには、通常、機械学習モデルを使用することになります。

具体的には、以下の手順で特徴重要度を計算します。

以下は、Pythonのscikit-learnライブラリを使って特徴重要度を計算する例です。scikit-learnは、機械学習のためのさまざまなツールを提供しています。

import opensmile

import pandas as pd

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

# OpenSMILEのインスタンスを作成

smile = opensmile.Smile(

feature_set=opensmile.FeatureSet.GeMAPSv01b,

feature_level=opensmile.FeatureLevel.Functionals,

)

# 特徴抽出したい音声ファイルのリスト

audio_files = ['audio_file_1.wav', 'audio_file_2.wav', ...]

# 音声ファイルから特徴を抽出

features_df = smile.process_files(audio_files)

# 特徴データとターゲットラベルを準備

X = features_df.drop(columns=['file']).values

y = [0, 1, ...] # 各音声ファイルのターゲットラベルを入力してください

# 訓練データとテストデータに分割

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 機械学習モデル（Random Forest）を作成

model = RandomForestClassifier()

# モデルを訓練

model.fit(X_train, y_train)

# 特徴重要度の計算

feature_importance = model.feature_importances_

# 特徴重要度を表示（例：上位10個の特徴）

important_features = pd.Series(feature_importance, index=features_df.drop(columns=['file']).columns)

top_10_features = important_features.nlargest(10)

print(top_10_features)

＃終了

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