Month: September 2025

$ pip3 install librosa

import librosa
import numpy as np

def calculate_mcd(ref_wav_path, syn_wav_path, sr=16000, n_mfcc=25):
    """
    Mel Cepstral Distortion (MCD) を計算する修正版関数
    正規化＋フレームごとの距離平均を行います
    """
    # 音声読み込み
    ref, _ = librosa.load(ref_wav_path, sr=sr)
    syn, _ = librosa.load(syn_wav_path, sr=sr)

    # 正規化 (-1〜1 の範囲)
    ref = ref / np.max(np.abs(ref))
    syn = syn / np.max(np.abs(syn))

    # MFCC 抽出（c0 は除外）
    ref_mfcc = librosa.feature.mfcc(y=ref, sr=sr, n_mfcc=n_mfcc)[1:]
    syn_mfcc = librosa.feature.mfcc(y=syn, sr=sr, n_mfcc=n_mfcc)[1:]

    # フレーム数を揃える（短い方に合わせる）
    min_len = min(ref_mfcc.shape[1], syn_mfcc.shape[1])
    ref_mfcc = ref_mfcc[:, :min_len]
    syn_mfcc = syn_mfcc[:, :min_len]

    # フレームごとのユークリッド距離
    distances = np.sqrt(np.sum((ref_mfcc - syn_mfcc)**2, axis=0))

    # MCD 計算式（フレームごとの平均）
    mcd = (10.0 / np.log(10)) * np.sqrt(2.0) * np.mean(distances)

    return mcd

# 使用例
if __name__ == "__main__":
    ref_file = "original.wav"  # 参照音声
    syn_file = "tts.wav"       # 合成音声
    mcd_value = calculate_mcd(ref_file, syn_file)
    print(f"MCD: {mcd_value:.2f} dB")

$ python3 app.py
MCD: 568.47 dB

明らかに大きい