source: python/aubio/task/onset.py @ 5f23f66

feature/autosinkfeature/constantqfeature/pitchshiftfeature/pydocstringsfeature/timestretchpitchshiftsamplertimestretchyinfft+
Last change on this file since 5f23f66 was 5f23f66, checked in by Paul Brossier <piem@piem.org>, 10 years ago

python/aubio: use Gnuplot.Data with_ keywords, with is a reserved keyword in python 2.6 (debian #512622)

  • Property mode set to 100644
File size: 6.7 KB
Line 
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=''):
63                from aubio.txtfile import read_datafile
64                from aubio.onsetcompare import onset_roc, onset_diffs, onset_rocloc
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                from numpy import arange, array, ones
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 = 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 = array(onsets)*self.params.step
115                        #y1 = self.maxofunc*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,self.params.onsetmode,self.maxofunc))
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 = array(t_onsets).resize(len(t_onsets))
130                        y2 = self.maxofunc*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,extension=None,xsize=1.,ysize=1.,spectro=False):
143                from aubio.gnuplot import gnuplot_create, audio_to_array, make_audio_plot, audio_to_spec
144                import re
145                # prepare the plot
146                g = gnuplot_create(outplot=outplot, extension=extension)
147                g('set title \'%s\'' % (re.sub('.*/','',self.input)))
148                if spectro:
149                        g('set size %f,%f' % (xsize,1.3*ysize) )
150                else:
151                        g('set size %f,%f' % (xsize,ysize) )
152                g('set multiplot')
153
154                # hack to align left axis
155                g('set lmargin 3')
156                g('set rmargin 6')
157
158                if spectro:
159                        import Gnuplot
160                        minf = 50
161                        maxf = 500 
162                        data,time,freq = audio_to_spec(self.input,minf=minf,maxf=maxf)
163                        g('set size %f,%f' % (1.24*xsize , 0.34*ysize) )
164                        g('set origin %f,%f' % (-0.12,0.65*ysize))
165                        g('set xrange [0.:%f]' % time[-1]) 
166                        g('set yrange [%f:%f]' % (minf,maxf))
167                        g('set pm3d map')
168                        g('unset colorbox')
169                        g('set lmargin 0')
170                        g('set rmargin 0')
171                        g('set tmargin 0')
172                        g('set palette rgbformulae -25,-24,-32')
173                        g.xlabel('time (s)',offset=(0,1.))
174                        g.ylabel('freq (Hz)')
175                        g('set origin 0,%f' % (1.0*ysize) ) 
176                        g('set format x "%1.1f"')
177                        #if log:
178                        #       g('set yrange [%f:%f]' % (max(10,minf),maxf))
179                        #       g('set log y')
180                        g.splot(Gnuplot.GridData(data,time,freq, binary=1, title=''))
181                else:
182                        # plot waveform and onsets
183                        time,data = audio_to_array(self.input)
184                        wplot = [make_audio_plot(time,data)] + wplot
185                        g('set origin 0,%f' % (0.7*ysize) )
186                        g('set size %f,%f' % (xsize,0.3*ysize))
187                        g('set format y "%1f"')
188                        g('set xrange [0:%f]' % max(time)) 
189                        g('set yrange [-1:1]') 
190                        g('set noytics')
191                        g('set y2tics -1,1')
192                        g.xlabel('time (s)',offset=(0,0.7))
193                        g.ylabel('amplitude')
194                        g.plot(*wplot)
195
196                # default settings for next plots
197                g('unset title')
198                g('set format x ""')
199                g('set format y "%3e"')
200                g('set tmargin 0')
201                g.xlabel('')
202
203                N = len(oplots)
204                y = 0.7*ysize # the vertical proportion of the plot taken by onset functions
205                delta = 0.035 # the constant part of y taken by last plot label and data
206                for i in range(N):
207                        # plot onset detection functions
208                        g('set size %f,%f' % ( xsize, (y-delta)/N))
209                        g('set origin 0,%f' % ((N-i-1)*(y-delta)/N + delta ))
210                        g('set nokey')
211                        g('set xrange [0:%f]' % (self.lenofunc*self.params.step))
212                        g('set yrange [0:%f]' % (1.1*oplots[i][2]))
213                        g('set y2tics ("0" 0, "%d" %d)' % (round(oplots[i][2]),round(oplots[i][2])))
214                        g.ylabel(oplots[i][1])
215                        if i == N-1:
216                                g('set size %f,%f' % ( xsize, (y-delta)/N + delta ) )
217                                g('set origin 0,0')
218                                g.xlabel('time (s)', offset=(0,0.7))
219                                g('set format x')
220                        g.plot(*oplots[i][0])
221
222                g('unset multiplot')
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.