PR

Windows向けオーディオビジュアライザーPythonで完全ガイド｜徹底解説！

Windows向けオーディオビジュアライザー完全ガイド｜無料＆高品質＆自作方法も解説！

🔹 オーディオビジュアライザーとは？

オーディオビジュアライザーは、音楽や音声の波形を視覚的に表現するツールです。音の周波数や強弱をエフェクトやグラフィックで表し、音楽をより楽しめる演出を加えます。

🎯 活用例

✅ 音楽鑑賞を視覚的に楽しむ
✅ YouTube・Twitchなどの配信・動画制作
✅ DJ・クラブイベントの演出
✅ ASMRやポッドキャストの視覚補助

🔹 無料で使えるWindows向けオーディオビジュアライザーBEST 5

無料で高品質なソフトを厳選しました！

1️⃣ Plane9｜3D対応・超美麗ビジュアライザー

🔹 特徴: 250種類以上のリアルタイム3Dエフェクト
🔹 長所: 高品質な3Dアニメーション、VR対応
🔹 短所: 初期設定がやや複雑

👉 ダウンロード: https://www.plane9.com

2️⃣ VSXu｜カスタマイズ性抜群！

🔹 特徴: ユーザーが自由にエフェクトを作成可能
🔹 長所: クリエイティブなビジュアライザーが作れる
🔹 短所: 少し学習コストが必要

👉 ダウンロード: https://www.vsxu.com

3️⃣ Audio Reactive Visualizer (OBS用)｜配信向け

🔹 特徴: OBS Studioで使えるリアルタイムビジュアライザー
🔹 長所: 配信に最適、OBSと統合
🔹 短所: OBSが必須

👉 ダウンロード: https://obsproject.com

4️⃣ ProjectM｜MilkDropの進化版！

🔹 特徴: 伝説的なWinampビジュアライザー「MilkDrop」の後継
🔹 長所: クラシックで味のあるエフェクト多数
🔹 短所: 最新技術にはやや劣る

👉 ダウンロード: https://github.com/projectM-visualizer

5️⃣ Monstercat Visualizer (Rainmeter)｜デスクトップ向け

🔹 特徴: Rainmeter用の音楽ビジュアライザー
🔹 長所: 軽量で動作が軽い、デスクトップ演出に最適
🔹 短所: Rainmeterの基本知識が必要

👉 ダウンロード: https://rainmeter.net

🔹 Pythonで自作オーディオビジュアライザーを作る！

Pythonを使ってスピーカー出力・マイク入力の両方を可視化する方法を紹介します！

📌 必要なライブラリ

pip install numpy scipy matplotlib pyaudio pygame

📌 コードサンプル (リアルタイム波形 & スペクトル分析)

import numpy as np
import pyaudio
import matplotlib.pyplot as plt
import struct
from scipy.fftpack import fft

# オーディオ設定
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 44100
CHUNK = 1024

audio = pyaudio.PyAudio()
stream = audio.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK)

plt.ion()
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)
x = np.arange(0, 2 * CHUNK, 2)
line1, = ax1.plot(x, np.random.rand(CHUNK))
line2, = ax2.plot(x, np.random.rand(CHUNK))

ax1.set_ylim(-32768, 32767)
ax1.set_xlim(0, CHUNK)
ax2.set_xlim(0, CHUNK)

while True:
    data = stream.read(CHUNK, exception_on_overflow=False)
    data_int = np.array(struct.unpack(str(2 * CHUNK) + 'B', data), dtype='b')[::2]
    spectrum = np.abs(fft(data_int))[:CHUNK]  # フーリエ変換でスペクトル分析
    
    line1.set_ydata(data_int)
    line2.set_ydata(spectrum)
    plt.pause(0.01)

👨‍💻 ポイント:
✅ pyaudio でリアルタイム音声入力
✅ matplotlib で波形 & スペクトル可視化
✅ scipy.fftpack.fft で周波数解析

👉 このコードを拡張すれば、より美しいビジュアライザーが作れます！

📌 コードサンプル (リアルタイム波形表示)

import numpy as np
import pyaudio
import matplotlib.pyplot as plt
import struct

# オーディオ設定
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 44100
CHUNK = 1024

# PyAudioの初期化
audio = pyaudio.PyAudio()
stream = audio.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK)

plt.ion()  # リアルタイム描画を有効化
fig, ax = plt.subplots()
x = np.arange(0, 2 * CHUNK, 2)
line, = ax.plot(x, np.random.rand(CHUNK))

ax.set_ylim(-32768, 32767)
ax.set_xlim(0, CHUNK)

while True:
    data = stream.read(CHUNK, exception_on_overflow=False)
    data_int = np.array(struct.unpack(str(2 * CHUNK) + 'B', data), dtype='b')[::2]
    line.set_ydata(data_int)
    plt.pause(0.01)

👨‍💻 ポイント:
✅ pyaudio でリアルタイム音声入力
✅ matplotlib で波形をプロット
✅ numpy でデータ処理

Pythonで自作オーディオビジュアライザーを実行した場合、リアルタイムで音声の波形（振幅）をグラフとして描画 できます。以下に、実行時の詳細な動作や結果について解説します。

🔹 実行結果のイメージ

  1. リアルタイムで動作
    • 実際にマイク入力を受け取り、その音声データを即座にグラフに反映します。
    • 波形が動的に変化し、音に応じて上下に揺れるラインが表示されます。
  2. 表示されるグラフ
    • X軸: 時間 (短いスパンでのデータ点)
    • Y軸: 音の振幅 (音量の大小)
  3. 動作の流れ
    • マイクで音を拾う
    • 音声データを数値（振幅データ）に変換
    • matplotlib を使用して波形をリアルタイム描画
    • 音が鳴ると波形が上下に変化
    • 無音状態だとほぼフラットな波形

🔹 実行時の様子

📌 実際の実行GIFイメージ

（実際には以下のような動きのある波形が表示されます）

📈 [リアルタイム波形表示]

------------------------------------------------
|                     🎶                         |
|      /\         /\         /\         /\      |
|     /  \  /\   /  \  /\   /  \  /\   /  \     |
|    /    \/  \_/    \/  \_/    \/  \_/    \    |
|------------------------------------------------|

✅ 音量が大きいと振幅が増す
✅ リズムに応じて波形が変化
✅ 無音だとフラットな直線

🔹 Pythonコードの詳細

import numpy as np
import pyaudio
import matplotlib.pyplot as plt
import struct

# オーディオ設定
FORMAT = pyaudio.paInt16  # 16ビット音声
CHANNELS = 1              # モノラル
RATE = 44100              # サンプリングレート (CD音質)
CHUNK = 1024              # フレームサイズ

# PyAudioの初期化
audio = pyaudio.PyAudio()
stream = audio.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK)

# Matplotlibでのリアルタイムプロット設定
plt.ion()  # インタラクティブモード（リアルタイム更新）
fig, ax = plt.subplots()
x = np.arange(0, 2 * CHUNK, 2)
line, = ax.plot(x, np.random.rand(CHUNK))  # 初期の空波形を設定

ax.set_ylim(-32768, 32767)  # 16ビット整数の音声振幅範囲
ax.set_xlim(0, CHUNK)

print("🎤 マイク入力を可視化中... (CTRL+Cで終了)")

# 無限ループでリアルタイム更新
while True:
    try:
        # 音声データを取得
        data = stream.read(CHUNK, exception_on_overflow=False)
        # バイナリデータを整数に変換
        data_int = np.array(struct.unpack(str(2 * CHUNK) + 'B', data), dtype='b')[::2]
        # グラフを更新
        line.set_ydata(data_int)
        plt.pause(0.01)  # 10ms間隔で更新
    except KeyboardInterrupt:
        print("\n🛑 停止しました")
        break

# 終了処理
stream.stop_stream()
stream.close()
audio.terminate()
plt.ioff()  # インタラクティブモード終了
plt.show()

🔹 コードのポイント解説

1️⃣ pyaudio でリアルタイム音声取得

  • pyaudio.PyAudio() でオーディオストリームを開く
  • stream.read(CHUNK) で一定間隔ごとに音声を取得
  • CHUNK = 1024 でバッファサイズを設定し、遅延を最小化

2️⃣ struct.unpack() でバイナリデータを数値化

  • stream.read(CHUNK) はバイナリデータ（0/1の羅列）として音声を取得する
  • struct.unpack() で int16（-32768 〜 32767）に変換し、波形を数値化

3️⃣ matplotlib でリアルタイム描画

  • plt.ion() でリアルタイム更新モードを有効化
  • plt.pause(0.01) で 10ms ごとにグラフを更新
  • line.set_ydata(data_int) で取得した音声データを反映

🔹 実行時の注意点

✅ マイク入力が必要（スピーカー音を可視化したい場合は「仮想オーディオデバイス」を利用）
✅ サンプリングレート (RATE) の変更で音質調整可能
✅ グラフが止まる場合、matplotlibのバージョンを確認 (pip install -U matplotlib)

🔹 応用編｜より進化したビジュアライザーを作る！

💡 アイデア集

  1. 波形を3D化 → matplotlib の plot_surface() を使う
  2. 周波数ごとの強弱を可視化 → numpy.fft.fft() でスペクトラム分析
  3. 光るバーエフェクトを追加 → pygame でビジュアライズ
  4. OBS配信用にする → cv2.imshow() を使い、画面キャプチャ可能に


✅ Pythonのシンプルなライブラリで構築
✅ 自由にカスタマイズして美しいエフェクトを追加

🎶 音楽と映像を組み合わせて、より楽しい体験を実現しましょう！

🎶 スピーカー出力 & マイク入力の両方を可視化するオーディオビジュアライザー 🎶

Pythonを使って、スピーカー出力（PCの再生音）とマイク入力（リアルの音声）の両方をリアルタイムで可視化するオーディオビジュアライザーを作成します。
これにより、音楽や動画の音（スピーカー出力）、**話している声（マイク入力）**の両方を同時にビジュアライズできます！

🛠 方法

  1. スピーカー出力を取得
    • Windowsなら loopback（仮想オーディオデバイス）を使用
    • sounddevice ライブラリを活用
  2. マイク入力を取得
    • pyaudio を使用してマイクのデータを取得
  3. リアルタイムで波形表示
    • matplotlib で 2つの波形を同時に描画

📌 Python コード

import numpy as np
import sounddevice as sd
import pyaudio
import matplotlib.pyplot as plt
import struct

# 🎧 オーディオ設定
FORMAT = pyaudio.paInt16  # 16bit 音声
CHANNELS = 1  # モノラル
RATE = 44100  # サンプリングレート
CHUNK = 1024  # フレームサイズ

# 🎙️ PyAudioでマイク入力を取得
audio = pyaudio.PyAudio()
stream = audio.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK)

# 🎵 sounddeviceでスピーカー出力を取得
def callback(outdata, frames, time, status):
    global speaker_data
    if status:
        print(status)
    speaker_data = np.copy(outdata[:, 0])

# スピーカー出力のストリーム開始
speaker_data = np.zeros(CHUNK)
stream_speaker = sd.InputStream(device=None, channels=1, samplerate=RATE, blocksize=CHUNK, callback=callback)
stream_speaker.start()

# 🎨 Matplotlib 設定
plt.ion()
fig, ax = plt.subplots()
x = np.arange(0, CHUNK)

line_mic, = ax.plot(x, np.random.rand(CHUNK), label="Mic Input", color='blue')
line_speaker, = ax.plot(x, np.random.rand(CHUNK), label="Speaker Output", color='red')

ax.set_ylim(-1, 1)
ax.set_xlim(0, CHUNK)
ax.legend()
plt.title("Audio Visualization - Mic & Speaker")

print("🎤🎧 マイク & スピーカーの波形をリアルタイム表示中... (CTRL+Cで停止)")

# 🎶 リアルタイム更新
while True:
    try:
        # 🎙️ マイクの音を取得
        mic_data = stream.read(CHUNK, exception_on_overflow=False)
        mic_data_int = np.array(struct.unpack(str(CHUNK) + 'h', mic_data)) / 32768.0  # 正規化

        # 🎵 スピーカーのデータを取得（すでにcallbackで取得）
        spk_data = speaker_data[:CHUNK]

        # 🎨 グラフ更新
        line_mic.set_ydata(mic_data_int)
        line_speaker.set_ydata(spk_data)
        plt.pause(0.01)
    except KeyboardInterrupt:
        print("\n🛑 停止しました")
        break

# 🔚 クリーンアップ
stream.stop_stream()
stream.close()
audio.terminate()
stream_speaker.stop()
stream_speaker.close()
plt.ioff()
plt.show()

📝 実行結果

✅ 青い波形：マイクの入力（リアルタイムの音）
✅ 赤い波形：スピーカーの出力（PCで再生中の音）
✅ 音の大きさ・リズムに応じて波形が変化

📈 [リアルタイム波形表示]

------------------------------------------------
| 🎙️ Mic:  /\     /\   /\      🎵 Speaker:  /\  /\  |
|       /  \   /  \  /  \           /  \ /  \ |
|      /    \_/    \_/    \       /    \_/    \ |
|------------------------------------------------|

🔹 マイクに話しかけると波形が変化
🔹 スピーカーの音楽に合わせて波形が動く
🔹 音がないと波形はほぼフラット

🔹 仕組みの解説

1️⃣ スピーカー出力を取得 (sounddevice ライブラリ)

  • sounddevice.InputStream(callback=callback) を使用
  • callback() でスピーカー音を取得し、リアルタイムで配列に格納
  • blocksize=CHUNK で遅延を最小化

2️⃣ マイク入力を取得 (pyaudio ライブラリ)

  • pyaudio.open(input=True) でマイクからリアルタイムでデータ取得
  • struct.unpack() でバイナリを 整数（-32768 〜 32767） に変換

3️⃣ matplotlib でリアルタイム描画

  • line_mic.set_ydata(mic_data_int) → マイク波形更新
  • line_speaker.set_ydata(spk_data) → スピーカー波形更新
  • plt.pause(0.01) で毎秒100回の描画更新

⚠️ 実行時の注意点

✅ Windowsの場合、スピーカー出力を取得するには「ステレオミキサー」または「仮想オーディオデバイス」を有効化
✅ Mac/Linuxでは sounddevice がそのまま使える
✅ スピーカーとマイクの遅延差を考慮し、細かいチューニングも可能

📌 応用アイデア

💡 より進化したビジュアライザーを作る！

  1. スペクトラム表示（FFT解析）
    • numpy.fft.fft() を使って周波数ごとに可視化
  2. 3Dビジュアライザー
    • matplotlib の plot_surface() を使う
  3. 光るバーエフェクトを追加
    • pygame でよりダイナミックな演出
  4. OBS配信用にする
    • cv2.imshow() を使い、動画配信向けのUIに

🎯 自作オーディオビジュアライザー解説

✅ Pythonでマイクとスピーカーの両方を可視化可能！
✅ リアルタイムで音声の動きを波形として表示！
✅ さらに進化させれば本格的なオーディオビジュアライザーが作れる！

Pythonならではの柔軟性を活かし、自作のオーディオビジュアライザーを作ってみてください！ 🎶🔥

Q1. ビジュアライザーが音を認識しない場合は？

✅ 仮想オーディオデバイス（VB-Audioなど）を設定
✅ マイクの入力レベルを確認
✅ 使用ソフトの設定を再確認

Q2. どんなPCスペックが必要？

✅ GPUなしでも動作するが、リアルタイム処理には GPU搭載PC推奨
✅ メモリ 8GB以上推奨
✅ OBSやVSXuは グラフィック性能が重要

Q3. 配信・録画時に遅延を減らす方法は？

✅ OBSの ビットレート最適化
✅ 仮想オーディオドライバの バッファサイズ調整
✅ ビジュアライザーの FPS設定を最適化

🔹 まとめ｜無料で高品質なビジュアライザーを楽しもう！

✅ 手軽に導入するなら: Rainmeter + Monstercat Visualizer
✅ 配信や動画向けなら: OBS + Audio Reactive Visualizer
✅ オリジナルエフェクトを作りたいなら: VSXu
✅ Pythonで自作するなら: pyaudio + matplotlib を活用

🎶 音楽をもっと楽しく、視覚的に楽しもう！

📢 この記事が役立ったらシェアをお願いします！
💬 あなたのおすすめビジュアライザーは？コメントで教えてください！

コメント

タイトルとURLをコピーしました