source: python/bench-onset @ 75139a9

feature/autosinkfeature/cnnfeature/cnn_orgfeature/constantqfeature/crepefeature/crepe_orgfeature/pitchshiftfeature/pydocstringsfeature/timestretchfix/ffmpeg5pitchshiftsamplertimestretchyinfft+
Last change on this file since 75139a9 was 75139a9, checked in by Paul Brossier <piem@altern.org>, 19 years ago

complete rewrite of bench onset, no more command line call
complete rewrite of bench onset, no more command line call
  • Property mode set to 100755
File size: 5.2 KB
Line 
1#! /usr/bin/python
2
3from aubio.bench.config import *
4from aubio.bench.node import *
5
6class onset_parameters:
7        def __init__(self):
8                """ set default parameters """
9                self.silence = -70
10                self.derivate = False
11                self.localmin = False
12                self.bufsize = 512
13                self.hopsize = 256
14                self.samplerate = 44100
15                self.tol = 0.05
16                self.step = float(self.hopsize)/float(self.samplerate)
17                self.threshold = 0.1
18                self.mode = 'dual'
19
20class taskonset(task):
21       
22        def pretty_print(self,values):
23                for i in range(len(values)):
24                        print self.formats[i] % values[i],
25                print
26
27        def compute_results(self):
28                self.P = 100*float(self.expc-self.missed-self.merged)/(self.expc-self.missed-self.merged + self.bad+self.doubled)
29                self.R = 100*float(self.expc-self.missed-self.merged)/(self.expc-self.missed-self.merged + self.missed+self.merged)
30                if self.R < 0: self.R = 0
31                self.F = 2* self.P*self.R / (self.P+self.R)
32
33                self.values = [self.params.mode,
34                "%2.3f" % self.params.threshold,
35                self.orig,
36                self.expc,
37                self.missed,
38                self.merged,
39                self.bad,
40                self.doubled,
41                (self.orig-self.missed-self.merged),
42                "%2.3f" % (100*float(self.orig-self.missed-self.merged)/(self.orig)),
43                "%2.3f" % (100*float(self.bad+self.doubled)/(self.orig)),
44                "%2.3f" % (100*float(self.orig-self.missed)/(self.orig)),
45                "%2.3f" % (100*float(self.bad)/(self.orig)),
46                "%2.3f" % self.P,
47                "%2.3f" % self.R,
48                "%2.3f" % self.F  ]
49
50        def compute_onset(self,input,output):
51                from aubio.tasks import getonsets, get_onset_mode
52                from aubio.onsetcompare import onset_roc, onset_diffs
53                from aubio.txtfile import read_datafile
54                amode = 'roc'
55                vmode = 'verbose'
56                vmode = ''
57                lres, ofunc = getonsets(input,
58                        self.params.threshold,
59                        self.params.silence,
60                        mode=get_onset_mode(self.params.mode),
61                        localmin=self.params.localmin,
62                        derivate=self.params.derivate,
63                        bufsize=self.params.bufsize,
64                        hopsize=self.params.hopsize,
65                        storefunc=False)
66
67                for i in range(len(lres)): lres[i] = lres[i]*self.params.step
68                ltru = read_datafile(input.replace('.wav','.txt'),depth=0)
69                if vmode=='verbose':
70                        print "Running with mode %s" % self.params.mode,
71                        print " and threshold %f" % self.params.threshold,
72                        print " on file", input
73                #print ltru; print lres
74                if amode == 'localisation':
75                        l = onset_diffs(ltru,lres,self.params.tol)
76                        mean = 0
77                        for i in l: mean += i
78                        if len(l): print "%.3f" % (mean/len(l))
79                        else: print "?0"
80                elif amode == 'roc':
81                        orig, missed, merged, expc, bad, doubled = onset_roc(ltru,lres,self.params.tol)
82                        self.orig    += orig
83                        self.missed  += missed
84                        self.merged  += merged
85                        self.expc    += expc
86                        self.bad     += bad
87                        self.doubled += doubled
88                self.compute_results()
89                       
90        def compute_data(self):
91                self.orig, self.missed, self.merged, self.expc, \
92                        self.bad, self.doubled = 0, 0, 0, 0, 0, 0
93                act_on_data(self.compute_onset,self.datadir,self.resdir, \
94                        suffix='',filter='f -name \'*.wav\'')
95
96        def run_bench(self,modes=['dual'],thresholds=[0.5]):
97                self.modes = modes
98                self.thresholds = thresholds
99
100                self.pretty_print(self.titles)
101                for mode in self.modes:
102                        self.params.mode = mode
103                        for threshold in self.thresholds:
104                                self.params.threshold = threshold
105                                self.compute_data()
106                                self.compute_results()
107                                self.pretty_print(self.values)
108
109        def auto_learn(self,modes=['dual'],thresholds=[0.1,1.5]):
110                """ simple dichotomia like algorithm to optimise threshold """
111                self.modes = modes
112                self.pretty_print(self.titles)
113                for mode in self.modes:
114                        steps = 10
115                        lesst = thresholds[0]
116                        topt = thresholds[1]
117                        self.params.mode = mode
118
119                        self.params.threshold = topt
120                        self.compute_data()
121                        self.pretty_print(self.values)
122                        topF = self.F
123
124                        self.params.threshold = lesst
125                        self.compute_data()
126                        self.pretty_print(self.values)
127                        lessF = self.F
128
129                        for i in range(steps):
130                                self.params.threshold = ( lesst + topt ) * .5
131                                self.compute_data()
132                                self.pretty_print(self.values)
133                                if self.F == 100.0 or self.F == topF:
134                                        print "assuming we converged, stopping"
135                                        break
136                                #elif abs(self.F - topF) < 0.01 :
137                                #       print "done converging"
138                                #       break
139                                if topF < self.F:
140                                        #lessF = topF
141                                        #lesst = topt
142                                        topF = self.F
143                                        topt = self.params.threshold
144                                elif lessF < self.F:
145                                        lessF = self.F
146                                        lesst = self.params.threshold
147                                if topt == lesst:
148                                        lesst /= 2.
149
150
151#modes = [ 'complex' ]
152modes = ['complex', 'energy', 'phase', 'specdiff', 'kl', 'mkl', 'dual']
153#thresholds = [1.5]
154thresholds = [ 0.01, 0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
155
156#datapath = "%s%s" % (DATADIR,'/onset/DB/*/')
157datapath = "%s%s" % (DATADIR,'/onset/DB/PercussivePhrases/RobertRich')
158respath = '/var/tmp/DB-testings'
159
160taskonset = taskonset(datapath,respath)
161
162taskonset.params = onset_parameters()
163
164taskonset.titles = [ 'mode', 'thres', 'orig', 'expc', 'missd', 'mergd',
165'bad', 'doubl', 'corrt', 'GD', 'FP', 'GD-merged', 'FP-pruned',
166'prec', 'recl', 'dist' ]
167taskonset.formats = ["%12s" , "| %6s", "| %6s", "| %6s", "| %6s", "| %6s",
168"| %6s", "| %6s", "| %6s", "| %8s", "| %8s", "| %8s", "| %8s",
169"| %6s", "| %6s", "| %6s"]
170
171#taskonset.run_bench(modes=modes,thresholds=thresholds)
172taskonset.auto_learn(modes=modes)
173
174#        gatherdata
175#act_on_data(my_print,datapath,respath,suffix='.txt',filter='f -name \'*.wav\'')
176#        gatherthreshold
177#        gathermodes
178#        comparediffs
179#        gatherdiffs
180
181
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.