理論背景とアーキテクチャ¶
このセクションでは、Wandasライブラリの設計思想、内部アーキテクチャ、およびライブラリで使用されている理論的背景について説明します。
設計思想¶
Wandasは以下の設計原則に基づいて開発されています：
- 直感的なAPI設計 - ユーザーが簡単に使える一貫性のあるインターフェース
- 効率的なメモリ使用 - 大規模データの処理に適したメモリ効率の良い実装
- 拡張性 - 新しい機能やアルゴリズムを追加しやすい拡張可能なアーキテクチャ
- 科学的正確性 - 音響信号処理の理論に基づく正確な実装
コアアーキテクチャ¶
データモデル¶
Wandasライブラリの中心となるデータモデルは階層的に構成されています：
BaseChannel (基底クラス)
├── Channel (時間領域信号)
│ └── FrequencyChannel (周波数領域信号)
│ └── TimeFrequencyChannel (時間-周波数領域信号)
└── ChannelFrame (複数チャンネルのコンテナ)
├── FileFrame (ファイルベースの複数チャンネル)
└── FrequencyChannelFrame (周波数領域の複数チャンネル)
各クラスの責任：
- BaseChannel: すべてのチャンネルの基底クラス。データアクセス、メタデータ管理の基本機能を提供
- Channel: 時間領域の信号データと、それに対する処理メソッドを実装
- FrequencyChannel: FFTベースの周波数領域データと処理を実装
- TimeFrequencyChannel: 短時間フーリエ変換（STFT）などの時間-周波数領域表現を実装
- ChannelFrame: 複数のチャンネルを管理し、一括処理を可能にするコンテナ
データ処理フロー¶
- 入力段階: WAVやCSVなどのファイルから
ChannelまたはChannelFrameオブジェクトを生成 - 処理段階: フィルタリング、リサンプリングなどの処理を適用
- 分析段階: 信号の特性（スペクトル、レベル等）を分析
- 出力段階: 処理結果をファイルに保存またはグラフとして可視化
実装詳細¶
メモリ効率¶
Wandasは大規模なオーディオデータを扱うために、以下の方法でメモリ効率を確保しています：
- 遅延評価: 必要になるまで計算を遅延させる仕組み
- メモリマッピング: 大きなファイルでもメモリに全て読み込まずにアクセス
- daskとH5PY: 大規模データの処理に適したライブラリの活用
信号処理アルゴリズム¶
Wandasは以下のような信号処理アルゴリズムを実装しています：
- デジタルフィルタ: バターワースフィルタなどのIIR/FIRフィルタ
- スペクトル分析: 高速フーリエ変換（FFT）に基づく周波数分析
- 時間-周波数分析: 短時間フーリエ変換（STFT）、スペクトログラム
- 統計的分析: RMS、ピーク値、クレストファクターなどの信号特性の計算
パフォーマンスの考慮事項¶
Wandasを使用する際のパフォーマンスに関する考慮事項：
- 大量のデータを処理する場合は、処理をチャンク単位で行うことを検討
- 複雑な処理チェーンを構築する場合は、中間結果をキャッシュすることでパフォーマンスを向上
- マルチチャンネル処理はマルチコアプロセッサを効率的に活用
参考文献¶
- Smith, J. O. (2011). Spectral Audio Signal Processing. W3K Publishing.
- Müller, M. (2015). Fundamentals of Music Processing: Audio, Analysis, Algorithms, Applications. Springer.
- Zölzer, U. (2008). Digital Audio Signal Processing. Wiley.