python/demos/demo_mfcc.py

   1 #! /usr/bin/env python
   2
   3 import sys
   4 from aubio import source, pvoc, mfcc
   5 from numpy import vstack, zeros, diff
   6
   7 n_filters = 40              # must be 40 for mfcc
   8 n_coeffs = 13
   9
  10 if len(sys.argv) < 2:
  11     print("Usage: %s <source_filename> [samplerate] [win_s] [hop_s] [mode]" % sys.argv[0])
  12     print("  where [mode] can be 'delta' or 'ddelta' for first and second derivatives")
  13     sys.exit(1)
  14
  15 source_filename = sys.argv[1]
  16
  17 if len(sys.argv) > 2: samplerate = int(sys.argv[2])
  18 else: samplerate = 0
  19 if len(sys.argv) > 3: win_s = int(sys.argv[3])
  20 else: win_s = 512
  21 if len(sys.argv) > 4: hop_s = int(sys.argv[4])
  22 else: hop_s = win_s // 4
  23 if len(sys.argv) > 5: mode = sys.argv[5]
  24 else: mode = "default"
  25
  26 samplerate = 0
  27 if len( sys.argv ) > 2: samplerate = int(sys.argv[2])
  28
  29 s = source(source_filename, samplerate, hop_s)
  30 samplerate = s.samplerate
  31 p = pvoc(win_s, hop_s)
  32 m = mfcc(win_s, n_filters, n_coeffs, samplerate)
  33
  34 mfccs = zeros([n_coeffs,])
  35 frames_read = 0
  36 while True:
  37     samples, read = s()
  38     spec = p(samples)
  39     mfcc_out = m(spec)
  40     mfccs = vstack((mfccs, mfcc_out))
  41     frames_read += read
  42     if read < hop_s: break
  43
  44 # do plotting
  45 from numpy import arange
  46 from demo_waveform_plot import get_waveform_plot
  47 from demo_waveform_plot import set_xlabels_sample2time
  48 import matplotlib.pyplot as plt
  49
  50 fig = plt.figure()
  51 plt.rc('lines',linewidth='.8')
  52 wave = plt.axes([0.1, 0.75, 0.8, 0.19])
  53
  54 get_waveform_plot( source_filename, samplerate, block_size = hop_s, ax = wave)
  55 wave.xaxis.set_visible(False)
  56 wave.yaxis.set_visible(False)
  57
  58 # compute first and second derivatives
  59 if mode in ["delta", "ddelta"]:
  60     mfccs = diff(mfccs, axis = 0)
  61 if mode == "ddelta":
  62     mfccs = diff(mfccs, axis = 0)
  63
  64 all_times = arange(mfccs.shape[0]) * hop_s
  65 n_coeffs = mfccs.shape[1]
  66 for i in range(n_coeffs):
  67     ax = plt.axes ( [0.1, 0.75 - ((i+1) * 0.65 / n_coeffs),  0.8, 0.65 / n_coeffs], sharex = wave )
  68     ax.xaxis.set_visible(False)
  69     ax.set_yticks([])
  70     ax.set_ylabel('%d' % i)
  71     ax.plot(all_times, mfccs.T[i])
  72
  73 # add time to the last axis
  74 set_xlabels_sample2time( ax, frames_read, samplerate)
  75
  76 #plt.ylabel('spectral descriptor value')
  77 ax.xaxis.set_visible(True)
  78 title = 'MFCC for %s' % source_filename
  79 if mode == "delta": title = mode + " " + title
  80 elif mode == "ddelta": title = "double-delta" + " " + title
  81 wave.set_title(title)
  82 plt.show()