source: python/aubio/task/onset.py @ fb8bde7

feature/autosinkfeature/cnnfeature/cnn_orgfeature/constantqfeature/crepefeature/crepe_orgfeature/pitchshiftfeature/pydocstringsfeature/timestretchfix/ffmpeg5pitchshiftsamplertimestretchyinfft+
Last change on this file since fb8bde7 was 43938de, checked in by Paul Brossier <piem@altern.org>, 19 years ago

move benchonset to aubio.bench
move benchonset to aubio.bench

  • Property mode set to 100644
File size: 5.2 KB
RevLine 
[13c3fba]1from aubio.task.task import task
2from aubio.task.utils import * 
3from aubio.aubioclass import *
4
5class taskonset(task):
6        def __init__(self,input,output=None,params=None):
7                """ open the input file and initialize arguments
8                parameters should be set *before* calling this method.
9                """
10                task.__init__(self,input,params=params)
11                self.opick = onsetpick(self.params.bufsize,
12                        self.params.hopsize,
13                        self.channels,
14                        self.myvec,
15                        self.params.threshold,
16                        mode=get_onset_mode(self.params.onsetmode),
17                        dcthreshold=self.params.dcthreshold,
18                        derivate=self.params.derivate)
19                self.olist = [] 
20                self.ofunc = []
21                self.maxofunc = 0
22                self.last = 0
23                if self.params.localmin:
24                        self.ovalist   = [0., 0., 0., 0., 0.]
25
26        def __call__(self):
27                task.__call__(self)
28                isonset,val = self.opick.do(self.myvec)
29                if (aubio_silence_detection(self.myvec(),self.params.silence)):
30                        isonset=0
31                if self.params.storefunc:
32                        self.ofunc.append(val)
33                if self.params.localmin:
34                        if val > 0: self.ovalist.append(val)
35                        else: self.ovalist.append(0)
36                        self.ovalist.pop(0)
37                if (isonset == 1):
38                        if self.params.localmin:
39                                # find local minima before peak
40                                i=len(self.ovalist)-1
41                                while self.ovalist[i-1] < self.ovalist[i] and i > 0:
42                                        i -= 1
43                                now = (self.frameread+1-i)
44                        else:
45                                now = self.frameread
46                        # take back delay
47                        if self.params.delay != 0.: now -= self.params.delay
48                        if now < 0 :
49                                now = 0
50                        if self.params.mintol:
51                                # prune doubled
52                                if (now - self.last) > self.params.mintol:
53                                        self.last = now
54                                        return now, val
55                        else:
56                                return now, val
57
58
59        def fprint(self,foo):
60                print self.params.step*foo[0]
61
62        def eval(self,inputdata,ftru,mode='roc',vmode=''):
[43938de]63                from aubio.txtfile import read_datafile
64                from aubio.onsetcompare import onset_roc, onset_diffs, onset_rocloc
[13c3fba]65                ltru = read_datafile(ftru,depth=0)
66                lres = []
67                for i in range(len(inputdata)): lres.append(inputdata[i][0]*self.params.step)
68                if vmode=='verbose':
69                        print "Running with mode %s" % self.params.onsetmode, 
70                        print " and threshold %f" % self.params.threshold, 
71                        print " on file", self.input
72                #print ltru; print lres
73                if mode == 'local':
74                        l = onset_diffs(ltru,lres,self.params.tol)
75                        mean = 0
76                        for i in l: mean += i
77                        if len(l): mean = "%.3f" % (mean/len(l))
78                        else: mean = "?0"
79                        return l, mean
80                elif mode == 'roc':
81                        self.orig, self.missed, self.merged, \
82                                self.expc, self.bad, self.doubled = \
83                                onset_roc(ltru,lres,self.params.tol)
84                elif mode == 'rocloc':
85                        self.v = {}
86                        self.v['orig'], self.v['missed'], self.v['Tm'], \
87                                self.v['expc'], self.v['bad'], self.v['Td'], \
88                                self.v['l'], self.v['labs'] = \
89                                onset_rocloc(ltru,lres,self.params.tol)
90
91        def plot(self,onsets,ofunc,wplot,oplots,nplot=False):
92                import Gnuplot, Gnuplot.funcutils
93                import aubio.txtfile
94                import os.path
95                import numarray
96                from aubio.onsetcompare import onset_roc
97
98                x1,y1,y1p = [],[],[]
99                oplot = []
100                if self.params.onsetmode in ('mkl','kl'): ofunc[0:10] = [0] * 10
101
102                self.lenofunc = len(ofunc) 
103                self.maxofunc = max(ofunc)
104                # onset detection function
105                downtime = numarray.arange(len(ofunc))*self.params.step
106                oplot.append(Gnuplot.Data(downtime,ofunc,with='lines',title=self.params.onsetmode))
107
108                # detected onsets
109                if not nplot:
110                        for i in onsets:
111                                x1.append(i[0]*self.params.step)
112                                y1.append(self.maxofunc)
113                                y1p.append(-self.maxofunc)
114                        #x1 = numarray.array(onsets)*self.params.step
115                        #y1 = self.maxofunc*numarray.ones(len(onsets))
116                        if x1:
117                                oplot.append(Gnuplot.Data(x1,y1,with='impulses'))
118                                wplot.append(Gnuplot.Data(x1,y1p,with='impulses'))
119
120                oplots.append(oplot)
121
122                # check if ground truth datafile exists
123                datafile = self.input.replace('.wav','.txt')
124                if datafile == self.input: datafile = ""
125                if not os.path.isfile(datafile):
126                        self.title = "" #"(no ground truth)"
127                else:
128                        t_onsets = aubio.txtfile.read_datafile(datafile)
129                        x2 = numarray.array(t_onsets).resize(len(t_onsets))
130                        y2 = self.maxofunc*numarray.ones(len(t_onsets))
131                        wplot.append(Gnuplot.Data(x2,y2,with='impulses'))
132                       
133                        tol = 0.050 
134
135                        orig, missed, merged, expc, bad, doubled = \
136                                onset_roc(x2,x1,tol)
137                        self.title = "GD %2.3f%% FP %2.3f%%" % \
138                                ((100*float(orig-missed-merged)/(orig)),
139                                 (100*float(bad+doubled)/(orig)))
140
141
142        def plotplot(self,wplot,oplots,outplot=None):
143                from aubio.gnuplot import gnuplot_init, audio_to_array, make_audio_plot
144                import re
145                # audio data
146                time,data = audio_to_array(self.input)
147                wplot = [make_audio_plot(time,data)] + wplot
148                self.title = self.input
149                # prepare the plot
150                g = gnuplot_init(outplot)
151
152                g('set multiplot')
153
154                # hack to align left axis
155                g('set lmargin 6')
156                g('set tmargin 0')
157                g('set format x ""')
158                g('set format y ""')
159                g('set noytics')
160
161                for i in range(len(oplots)):
162                        # plot onset detection functions
163                        g('set size 1,%f' % (0.7/(len(oplots))))
164                        g('set origin 0,%f' % (float(i)*0.7/(len(oplots))))
165                        g('set xrange [0:%f]' % (self.lenofunc*self.params.step))
166                        g.plot(*oplots[i])
167
168                g('set tmargin 3.0')
169                g('set xlabel "time (s)" 1,0')
170                g('set format x "%1.1f"')
171
172                g('set title \'%s %s\'' % (re.sub('.*/','',self.input),self.title))
173
174                # plot waveform and onsets
175                g('set size 1,0.3')
176                g('set origin 0,0.7')
177                g('set xrange [0:%f]' % max(time)) 
178                g('set yrange [-1:1]') 
179                g.ylabel('amplitude')
180                g.plot(*wplot)
181               
182                g('unset multiplot')
183
184
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.