t = np.arange(0.0, len(yin), 1/fs)
wav=yin
# import pdb;pdb.set_trace(); #for debug
if '-' in args.t:
t0,t1=(args.t).split('-') # t0,t1=map(int,(args.t).split('-'))
t0=int(t0)
if t1 == '': t1=len(wav)
else:
t1=int(t1)
if t1 <= t0:
t1=len(wav)
else:
t0=int(args.t)
t1=len(wav)
if args.t != '0':
plot(wav[t0:t1]); mypltshow('tmp/yt{}-{}.eps'.format(t0,t1));
# 音声波形の中心部分を切り出す
center = len(wav) / 2 # 中心のサンプル番号
# cuttime = 0.04 # 切り出す長さ [s] 40ms
cuttime = args.l/1000. # 切り出す長さ [s] 20ms
fl_n=int(cuttime*fs)
fl_n2=fl_n/2
A=[]
E=[]
mP=[]
if args.nDisp>=0:
print('lenwav={}, nDmax={} fl_n={}'.format(len(wav),len(wav)/fl_n2,fl_n))
# for i in range(0,len(wav)/fl_n2):
for t in range(t0,t1,fl_n2):
# t=i*fl_n2
# mypltshow('LPC{}.eps'.format(i));
# LPC係数の振幅スペクトルを求める
nfft = 2048 # FFTのサンプル数
fscale = np.fft.fftfreq(nfft, d = 1.0 / fs)[:nfft/2]
# オリジナル信号の対数スペクトル
spec = np.abs(np.fft.fft(s, nfft))
logspec = 20 * np.log10(spec)
# LPC対数スペクトル
w, h = scipy.signal.freqz(np.sqrt(e), a, nfft, "whole")
lpcspec = np.abs(h)
loglpcspec = 20 * np.log10(lpcspec)
if i<nDisp:
plot(s); mypltshow('y{}.eps'.format(i));
plot(fscale, logspec[:nfft/2]);
plot(fscale, loglpcspec[:nfft/2], "r", linewidth=2)
xlim((0, fs/2))
mypltshow('Envelope{}.eps'.format(i))
if nDisp >0:
plot(mP);#plt.show()
mypltshow("meanPower.eps")
# fnfig="meanPower.eps"
# plt.savefig(fnfig)
# myshell("sleep 1;gv "+fnfig+"&");
AA=np.array(A)
df=pd.DataFrame(AA)
df.to_csv("tmp/LPC.dat",index=False,sep=' ',header=None)
# AA.shape
# import pdb;pdb.set_trace(); #for debug
# import pdb;pdb.set_trace(); #for debug
# import pdb;pdb.set_trace(); #for debug
if '-' in args.t:
t0,t1=(args.t).split('-') # t0,t1=map(int,(args.t).split('-'))
t0=int(t0)
if t1 == '': t1=len(wav)
else:
t1=int(t1)
if t1 <= t0:
t1=len(wav)
else:
t0=int(args.t)
t1=len(wav)
if args.t != '0':
plot(wav[t0:t1]); mypltshow('tmp/yt{}-{}.eps'.format(t0,t1));
# 音声波形の中心部分を切り出す
center = len(wav) / 2 # 中心のサンプル番号
# cuttime = 0.04 # 切り出す長さ [s] 40ms
cuttime = args.l/1000. # 切り出す長さ [s] 20ms
fl_n=int(cuttime*fs)
fl_n2=fl_n/2
A=[]
E=[]
mP=[]
if args.nDisp>=0:
print('lenwav={}, nDmax={} fl_n={}'.format(len(wav),len(wav)/fl_n2,fl_n))
# for i in range(0,len(wav)/fl_n2):
for t in range(t0,t1,fl_n2):