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| # -*- coding: utf-8 -*- | |
| import numpy as np | |
| import matplotlib.pyplot as plt | |
| import librosa | |
| import librosa.display | |
| from pydub import AudioSegment | |
| import subprocess | |
| import gradio as gr | |
| # Encabezado personalizado para Gradio | |
| encabezado = """ | |
| Este programa permite analizar un archivo de audio (.mp3 o .wav) mediante la Transformada Rápida de Fourier (FFT) y la generación de un espectrograma. | |
| Desarrollado por José R. Leonett, para el Grupo de Peritos Forenses Digitales de Guatemala www.forensedigital.gt | |
| """ | |
| def obtener_info_audio(archivo_audio): | |
| """ | |
| Obtiene información técnica del archivo de audio usando ffprobe. | |
| """ | |
| try: | |
| resultado = subprocess.run( | |
| ["ffprobe", "-v", "error", "-show_format", "-show_streams", archivo_audio], | |
| stdout=subprocess.PIPE, | |
| stderr=subprocess.PIPE, | |
| text=True | |
| ) | |
| if resultado.returncode != 0: | |
| return "Error al obtener información del archivo de audio." | |
| return resultado.stdout | |
| except Exception as e: | |
| return f"Error: {e}" | |
| def analizar_transcodificacion(info_audio): | |
| """ | |
| Analiza si el archivo está transcodificado comparando el codec con el formato. | |
| """ | |
| if not info_audio: | |
| return "No se pudo obtener información del archivo." | |
| codec = None | |
| formato = None | |
| for linea in info_audio.split("\n"): | |
| if linea.startswith("codec_name="): | |
| codec = linea.split("=")[1] | |
| if linea.startswith("format_name="): | |
| formato = linea.split("=")[1] | |
| if codec and formato: | |
| if codec.lower() == formato.lower(): | |
| return f"El archivo NO está transcodificado. El codec '{codec}' coincide con el formato '{formato}'." | |
| else: | |
| return f"El archivo ESTÁ transcodificado. El codec '{codec}' NO coincide con el formato '{formato}'." | |
| else: | |
| return "No se pudo determinar si el archivo está transcodificado." | |
| def procesar_audio(archivo_audio): | |
| # Cargar el archivo de audio | |
| y, sr = librosa.load(archivo_audio, sr=None) # sr=None mantiene la frecuencia de muestreo original | |
| # Obtener información técnica del archivo | |
| info_audio = obtener_info_audio(archivo_audio) | |
| info_audio_str = "\nInformación técnica del archivo:\n" + info_audio | |
| # Analizar si el archivo está transcodificado | |
| resultado_transcodificacion = analizar_transcodificacion(info_audio) | |
| transcodificacion_str = "\nAnálisis de transcodificación:\n" + resultado_transcodificacion | |
| # Crear una figura para las gráficas | |
| fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, figsize=(12, 12)) | |
| # Gráfica de la forma de onda | |
| librosa.display.waveshow(y, sr=sr, ax=ax1) | |
| ax1.set_title('Forma de Onda del Audio') | |
| ax1.set_xlabel('Tiempo (s)') | |
| ax1.set_ylabel('Amplitud') | |
| ax1.grid() | |
| # Transformada Rápida de Fourier (FFT) | |
| fft = np.fft.fft(y) # Calcula la FFT | |
| magnitudes = np.abs(fft) # Obtiene las magnitudes de la FFT | |
| frecuencias = np.fft.fftfreq(len(y), d=1/sr) # Frecuencias correspondientes a la FFT | |
| ax2.plot(frecuencias[:len(frecuencias)//2], magnitudes[:len(magnitudes)//2]) | |
| ax2.set_title('Transformada Rápida de Fourier (FFT)') | |
| ax2.set_xlabel('Frecuencia (Hz)') | |
| ax2.set_ylabel('Magnitud') | |
| ax2.grid() | |
| # Representación del espectrograma | |
| espectrograma = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr) # Calcula el espectrograma | |
| espectrograma_db = librosa.power_to_db(espectrograma, ref=np.max) # Convierte a dB | |
| librosa.display.specshow(espectrograma_db, x_axis='time', y_axis='mel', sr=sr, fmax=8000, ax=ax3) | |
| fig.colorbar(ax3.collections[0], ax=ax3, format='%+2.0f dB') | |
| ax3.set_title('Espectograma') | |
| ax3.set_xlabel('Tiempo (s)') | |
| ax3.set_ylabel('Frecuencia (Hz)') | |
| # Ajustar el layout | |
| plt.tight_layout() | |
| # Guardar la figura como una imagen | |
| ruta_imagen = "graficas.png" | |
| plt.savefig(ruta_imagen) | |
| plt.close() | |
| # Mensaje de crédito | |
| creditos_str = "\nDesarrollado por José R. Leonett" | |
| # Devolver la imagen y los resultados de texto | |
| return ruta_imagen, info_audio_str + transcodificacion_str + creditos_str | |
| # Función para manejar la interfaz de Gradio | |
| def procesar_audio_gradio(archivo_audio): | |
| return procesar_audio(archivo_audio) | |
| # Crear la interfaz de Gradio | |
| iface = gr.Interface( | |
| fn=procesar_audio_gradio, | |
| inputs=gr.Audio(type="filepath", label="Sube tu archivo de audio (.mp3 o .wav)"), | |
| outputs=[gr.Image(label="Gráficas"), gr.Textbox(label="Resultados")], | |
| title=" 🎧 Análisis de Audio con FFT y Espectograma", # Título de la interfaz | |
| description=encabezado, # Encabezado personalizado | |
| allow_flagging="never" | |
| ) | |
| # Lanzar la interfaz de Gradio | |
| iface.launch() | |