python/demos/demo_specdesc.py

   1 #! /usr/bin/env python
   2
   3 import sys
   4 from aubio import fvec, source, pvoc, specdesc
   5 from numpy import hstack
   6
   7 win_s = 512                 # fft size
   8 hop_s = win_s / 4           # hop size
   9
  10 if len(sys.argv) < 2:
  11     print "Usage: %s <filename> [samplerate]" % sys.argv[0]
  12     sys.exit(1)
  13
  14 filename = sys.argv[1]
  15
  16 samplerate = 0
  17 if len( sys.argv ) > 2: samplerate = int(sys.argv[2])
  18
  19 s = source(filename, samplerate, hop_s)
  20 samplerate = s.samplerate
  21
  22 pv = pvoc(win_s, hop_s)
  23
  24 methods = ['default', 'energy', 'hfc', 'complex', 'phase', 'specdiff', 'kl', 'mkl',
  25     'specflux', 'centroid', 'spread', 'skewness', 'kurtosis', 'slope', 'decrease',
  26     'rolloff', ]
  27
  28 all_descs = {}
  29 o = {}
  30
  31 for method in methods:
  32     cands = []
  33     all_descs[method] = fvec(0)
  34     o[method] = specdesc(method, win_s)
  35
  36 total_frames = 0
  37 downsample = 2
  38
  39 while True:
  40     samples, read = s()
  41     fftgrain = pv(samples)
  42     print "%f" % ( total_frames / float(samplerate) ),
  43     for method in methods:
  44         specdesc_val = o[method](fftgrain)[0]
  45         all_descs[method] = hstack ( [all_descs[method], specdesc_val] )
  46         print "%f" % specdesc_val,
  47     print
  48     total_frames += read
  49     if read < hop_s: break
  50
  51 if 1:
  52     print "done computing, now plotting"
  53     import matplotlib.pyplot as plt
  54     from demo_waveform_plot import get_waveform_plot
  55     fig = plt.figure()
  56     plt.rc('lines',linewidth='.8')
  57     wave = plt.axes([0.1, 0.75, 0.8, 0.19])
  58     get_waveform_plot(filename, samplerate, ax = wave )
  59     wave.yaxis.set_visible(False)
  60     wave.xaxis.set_visible(False)
  61
  62     all_desc_times = [ x * hop_s  for x in range(len(all_descs["default"])) ]
  63     n_methods = len(methods)
  64     for i, method in enumerate(methods):
  65         #ax = fig.add_subplot (n_methods, 1, i)
  66         #plt2 = plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.65], sharex = plt1)
  67         ax = plt.axes ( [0.1, 0.75 - ((i+1) * 0.65 / n_methods),  0.8, 0.65 / n_methods], sharex = wave )
  68         ax.plot(all_desc_times, all_descs[method], '-', label = method)
  69         #ax.set_ylabel(method, rotation = 0)
  70         ax.xaxis.set_visible(False)
  71         ax.yaxis.set_visible(False)
  72         ax.axis(xmax = all_desc_times[-1], xmin = all_desc_times[0])
  73         ax.annotate(method, xy=(-10, 10),  xycoords='axes points',
  74                 horizontalalignment='right', verticalalignment='bottom',
  75                 )
  76     if all_desc_times[-1] / float(samplerate) > 60:
  77         plt.xlabel('time (mm:ss)')
  78         ax.set_xticklabels([ "%02d:%02d" % (t/float(samplerate)/60, (t/float(samplerate))%60) for t in ax.get_xticks()[:-1]], rotation = 50)
  79     else:
  80         plt.xlabel('time (ss.mm)')
  81         ax.set_xticklabels([ "%02d.%02d" % (t/float(samplerate), 100*((t/float(samplerate))%1) ) for t in ax.get_xticks()[:-1]], rotation = 50)
  82     #plt.ylabel('spectral descriptor value')
  83     ax.xaxis.set_visible(True)
  84     plt.show()