class C_spectrumAnalyzer():
def __init__(self):
# いろいろ設定関連
self.ch = capture_setting['ch']
self.fs = capture_setting['fs']
self.chunk = capture_setting['chunk']
self.data_format = capture_setting['format']
# マイクの利用
self.p = pyaudio.PyAudio()
self.apiCnt = self.p.get_host_api_count()
# どのマイクが利用可能か?
# print('Host API Count: %d' % apiCnt)
# for cnt in range(apiCnt):
# print(p.get_host_api_info_by_index(cnt))
# input_deveice_index = 1 # マイクの選択(どうせ1しか使えない...)
self.stream = self.p.open(
format=self.data_format,
channels=self.ch,
rate=self.fs,
input=True,
frames_per_buffer=self.chunk)
# fftした際の配列のn番目の周波数を配列として取得
fft_freq = np.fft.fftfreq(fftLen, d=self.fs**-1)
# =========================
# ピアノとfft結果の対応作成
# =========================
# my_piano = piano(30000) # 考慮する最大周波数
self.my_piano = piano(self.fs/1.5)
self.freq_list = []
for li, freq in enumerate(fft_freq):
tmp_freq_data = []
# tmp_freq_data['freq'] = freq
tmp_freq_data.append(freq)
conv_freq = self.my_piano.hz_to_scale(freq)
if conv_freq == -1:
print('error higher freq: %f' % (freq))
print('pianoを宣言するときに、もっと高い周波数まで考慮するように宣言しよう!')
sys.exit(-1)
else:
# tmp_freq_data['Scale'] = conv_freq[0]
# tmp_freq_data['doremi'] = conv_freq[1]
tmp_freq_data.append(conv_freq[0])
tmp_freq_data.append(conv_freq[1])
self.freq_list.append(tmp_freq_data)
# =========================
# DTMFのサンプルを作成
# =========================
self.my_dtmf = DTMF()
# それぞれの音(1~9,#,0,*)に対応するサンプルwave
self.wave_list = {}
for num in range(0, 10):
self.wave_list[str(num)] = self.my_dtmf.create_dtmf(
DTMF_AMPLITUDE, str(num), self.chunk / (self.fs*1.3))
self.wave_list['#'] = self.my_dtmf.create_dtmf(
DTMF_AMPLITUDE, '#', self.chunk / (self.fs*1.0))
self.wave_list['*'] = self.my_dtmf.create_dtmf(
DTMF_AMPLITUDE, '*', self.chunk / (self.fs*1.0))
# 音を鳴らさない = 0[Hz]の音を生成しておく
self.wave_list['N'] = self.my_dtmf.createSineWave(
DTMF_AMPLITUDE, 0, 0, 8000.0, self.chunk / float(self.fs))
def setup_windo(self):
# アプリケーション作成
self.app = QtGui.QApplication([])
self.app.quitOnLastWindowClosed()
# メインウィンドウ
self.mainWindow = QtGui.QMainWindow()
self.mainWindow.setWindowTitle('Spectrum Analyzer') # Title
self.mainWindow.resize(800, 300) # Size
# キャンパス
centralWid = QtGui.QWidget()
self.mainWindow.setCentralWidget(centralWid)
# レイアウト
lay = QtGui.QVBoxLayout()
centralWid.setLayout(lay)
# スペクトル表示用ウィジット
specWid = pg.PlotWidget(name='spectrum')
self.specItem = specWid.getPlotItem()
self.specItem.setMouseEnabled(y=False) # y軸方向に動かせなくする
self.specItem.setYRange(0, 1000)
self.specItem.setXRange(0, fftLen / 4, padding=0) # デフォで表示する幅をいじれる
# Axis
# X軸についてのいろいろプロット?
specAxis = self.specItem.getAxis('bottom')
specAxis.setLabel('Frequency [Hz]')
specAxis.setScale(self.fs / 2. / (fftLen / 2 + 1))
hz_interval = 1000
# 配列のn番目と表示する周波数の対応
newXAxis = (arange(int(self.fs / 2 / hz_interval)) + 1) * hz_interval
oriXAxis = newXAxis / (self.fs / 2. / (fftLen / 2 + 1))
specAxis.setTicks([zip(oriXAxis, newXAxis)])
# キャンパスにのせる
lay.addWidget(specWid)
# ウィンドウ表示
self.mainWindow.show()
# data: 保存データ(ドレミのデータ), distance: 一つの音のデータ, file_name: ファイル名
def save_score_data(self , score_data, distance, file_name):
import csv
old_data = ''
wave_data = ''
writecsv = csv.writer(file(file_name+'.csv', 'w'), lineterminator='\n')
print('DTMF音楽作成中...')
cnt = 0
for data in score_data:
if old_data == data:
cnt += 1
else:
data_time = distance*cnt
print('%s, %f[s]' % (data, data_time))
# 波形を生成
wave_data += self.my_dtmf.create_dtmf( DTMF_AMPLITUDE, data, data_time)
writecsv.writerow([data,data_time])
cnt = 1
old_data = data
self.my_dtmf.save(wave_data, 8000, 16, file_name+'.wav')
print('DTMFに変換したものを %s として保存しました。' % (file_name+'.wav'))
def spectrumAnalyzer(self):
# FFT する信号の初期化
signal = zeros(fftLen, dtype=float)
# Update
print('音声入力ループ')
sound_data = []
# 適当に5秒間実行して終了
for n in xrange(0, self.fs * 7 / self.chunk):
try:
# dataは文字列型
data = self.stream.read(self.chunk)
except IOError as ex:
# よくわからんけど、しばらく実行していると結構な頻度でミスってる
if ex[1] != pyaudio.paInputOverflowed:
raise
data = '\x00' * self.chunk
print('errorrrrrrrrrrrrrrrrrr')
num_data = fromstring(data, dtype='int16')
signal = roll(signal, - self.chunk)
signal[- len(num_data):] = num_data
fftspec = my_fft(signal)
spec = abs(fftspec[1: fftLen / 2 + 1]) * signal_scale # スペクトル
# print('Max : %.5f' % freq_list[np.argmax(spec)])
if max(spec) >= 2000 and np.argmax(spec) > 3:
print('spec: %s' % str(max(spec)))
max_list_num = np.argmax(spec)
print('Max : %8.3f , %s, %s' % (
self.freq_list[max_list_num][0],
self.my_piano.octa_mark[self.freq_list[max_list_num][1]],
self.my_piano.onkai[self.freq_list[max_list_num][2]])
)
sound_data.append(phone_scale[self.freq_list[max_list_num][2]])
else:
print('none')
sound_data.append('N')
self.specItem.plot(spec, clear=True)
QtGui.QApplication.processEvents()
self.save_score_data(sound_data, self.chunk/float(self.fs), OUTPUT_FILE_NAME)
self.stream.close()
self.p.terminate()
