python/demos/demo_specdesc.py

   1 #! /usr/bin/env python
   2
   3 import sys
   4 import numpy as np
   5 from aubio import source, pvoc, specdesc
   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',
  25         'mkl', 'specflux', 'centroid', 'slope', 'rolloff', 'spread', 'skewness',
  26         'kurtosis', 'decrease',]
  27
  28 all_descs = {}
  29 o = {}
  30
  31 for method in methods:
  32     cands = []
  33     all_descs[method] = np.array([])
  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     #outstr = "%f" % ( total_frames / float(samplerate) )
  43     for method in methods:
  44         specdesc_val = o[method](fftgrain)[0]
  45         all_descs[method] = np.append(all_descs[method], specdesc_val)
  46         #outstr += " %f" % specdesc_val
  47     #print(outstr)
  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     from demo_waveform_plot import set_xlabels_sample2time
  56     fig = plt.figure()
  57     plt.rc('lines',linewidth='.8')
  58     wave = plt.axes([0.1, 0.75, 0.8, 0.19])
  59     get_waveform_plot(filename, samplerate, block_size = hop_s, ax = wave )
  60     wave.yaxis.set_visible(False)
  61     wave.xaxis.set_visible(False)
  62
  63     all_desc_times = [ x * hop_s  for x in range(len(all_descs["default"])) ]
  64     n_methods = len(methods)
  65     for i, method in enumerate(methods):
  66         #ax = fig.add_subplot (n_methods, 1, i)
  67         #plt2 = plt.axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.65], sharex = plt1)
  68         ax = plt.axes ( [0.1, 0.75 - ((i+1) * 0.65 / n_methods),  0.8, 0.65 / n_methods], sharex = wave )
  69         ax.plot(all_desc_times, all_descs[method], '-', label = method)
  70         #ax.set_ylabel(method, rotation = 0)
  71         ax.xaxis.set_visible(False)
  72         ax.yaxis.set_visible(False)
  73         ax.axis(xmax = all_desc_times[-1], xmin = all_desc_times[0])
  74         ax.annotate(method, xy=(-10, 0),  xycoords='axes points',
  75                 horizontalalignment='right', verticalalignment='bottom',
  76                 )
  77     set_xlabels_sample2time(ax, all_desc_times[-1], samplerate)
  78     #plt.ylabel('spectral descriptor value')
  79     ax.xaxis.set_visible(True)
  80     plt.show()