Streamlitを用いた音データ可視化アプリの作成

  • by

こんにちは.リサーチャーの二階堂です.今回はpythonのみでwebアプリケーションを作成できる「Streamlit」というフレームワークを紹介します. また,Streamlitを用いて音データ可視化アプリケーションを作成してみましたので,こちらについてもご紹介します.

Streamlitとは

Streamlitとは,pythonのみでwebアプリを作成することができるフレームワークです.データフレームや,グラフ等を用いたwebアプリを簡単に作成することが出来ます.

よくplotly dash等と比較されますが,Streamlitの特徴としてはラピッドプロトタイピングに適している点と言えます.その分,可変性はdash等に劣りますが,簡単なデータ処理等のデモに用いるにはうってつけのフレームワークです.

機能紹介

それでは,Streamlitのインストール方法と,機能をいくつか紹介します.

インストール

Streamlitは,pipでインストールすることが出来ます.

pip install streamlit

サンプルを動かす

Streamlitには,サンプルアプリケーションが用意されているので,以下のコマンドで確認することが出来ます.

streamlit hello

すると,以下のようにURLが表示され,ブラウザで開くことが出来ます.何種類かサンプルが用意されていて,ブラウザ上で動かすことが出来ます..

Welcome to Streamlit. Check out our demo in your browser.

Local URL: http://localhost:8501
Network URL: http://***.***.***.***:8501

また,awesome-streamlitという,Streamlitの知見などを共有しているリポジトリでも,様々なWebアプリの例を見ることが出来ます.

https://awesome-streamlit.org/

続いて,実際にコードを記述してみます.

Hello, World!

まずは,Hello, Wolrd!してみましょう.st.write()で,文字列を出力できます(Markdown表記も可).

import streamlit as st
st.write("# Hello, Streamlit!")

上記コードを,以下のコマンドで実行します.

streamlit run sample.py

表示されたURLに飛ぶと,以下の画面ようにWebアプリが立ち上がり,「Hello, Streamlit!」と表示されましたでしょうか?

Streamlitは,ソースコードの変更を自動認識してくれます. 変更があると,画面右上に以下のようなボタンが現れます.このRerunボタンを押すことで,ソースコードの変更が反映されます.また,Always Rerunを押すことで,自動で再実行するよう設定することも可能です.

データフレームの表示

次に,先程のソースコードを編集して,データフレームを表示してみましょう. データフレームの表示は,st.dataframe()で行うことが出来ます.

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
np.random.randn(10, 20),
columns=('col %d' % i for i in range(20)))

st.dataframe(df)

上記のようにソースコードを変更して実行してみます. すると,以下のようにデータフレームを表示することが出来ます.

グラフの表示

続いて,グラフを表示してみます.グラフの表示は,st.line_chart()で行うことが出来ます.

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

chart_data = pd.DataFrame(
np.random.randn(20, 3),
columns=['a', 'b', 'c'])

st.line_chart(chart_data)

上記のソースコードを実行すると,以下のようにグラフを表示することが出来ます.

この他にも,Streamlitはmatplotlib, plotly等のグラフを表示することも可能です.

ウィジェットの表示

最後に,パラメータ変更等に用いることができるウィジェットの一例をご紹介します. 今回は,プルダウンメニューを表示させ,選んだ項目を出力してみましょう. ソースコードを以下のように変更します.プルダウンメニューはst.selectbox()で実装することが出来ます.以下の例では,選んだ項目がoptionという変数に入ります.

import streamlit as st

option = st.selectbox(
    'How would you like to be contacted?',
    ('Email', 'Home phone', 'Mobile phone'))

st.write('You selected:', option)

実行すると,以下のようにプルダウンメニューが現れ,選択した項目が出力されます.

今回ご紹介した項目はごく一部です.その他にもStreamlitには様々な機能がありますので,ぜひAPI referenceをご覧ください.

音データ可視化アプリの作成

今回私が作成した音データ可視化アプリケーションについてご紹介します.作成したアプリケーションは,Streamlit Sharingを用いてデプロイしましたので,以下のURLから使用することが出来ます.

https://share.streamlit.io/root4kaido/audio_visualize_app/main/app.py

また,ソースコードはgithubに公開しています.

機能紹介

音データのスペクトログラムを容易に観察する手段として,audacity等のアプリケーションがあります. しかし,メルスペクトログラムを可視化できるアプリケーションが中々見当たらないので,作成してみました. 実現した機能としては,以下のとおりです.

  • 音データのアップロード
  • 波形,メルスペクトログラム,スペクトラムの表示
  • 音データにおいて,任意の場所を可視化対象箇所として選択
  • メルスペクトログラム,スペクトラムのパラメータ変更

簡単な使い方としては,サイドバーの一番上のパラメータを動かすことで,アップロードされた音データの任意の箇所を可視化の対象とすることが出来ます.

作ってみた所感

今回,初めてStreamlitを使ってアプリケーションを作成してみましたが,ほとんどpythonの書き味のままで,webアプリケーションを作成することが出来ました. これは特に,パラメータの変更を,コールバックやポーリング無しで実現できている点が大きいかなと感じました. 逆に,UIのレイアウトを少し変更したいときに,なかなか思うように行かないことが多かったのですが,調べてみると styleタグでcssを組み込めるようなので,追加してみました.

まとめ

Streamlitと,それを用いて音データ可視化アプリを作ってみたという紹介を行いました. データ処理等の簡単なデモとして,用いてみてはいかがでしょうか.

参考

タグ: