振幅スペクトルのグラフの表示

Question

プログラミングにふれてまだ１か月ほどの初心者です。

このブログと、このGithubサイトを参考にしながら、Python3でコードを組みました。
目的は、a.wavという音声の振幅スペクトルの表示です。
jupyterを使い、コードを保存したディレクトリと同じディレクトリにa.wavを保存してあります。
以下が、振幅スペクトルの表示までを目的として組んだコードです。

#http://aidiary.hatenablog.com/entry/20120225/1330179868

#coding:utf-8
import wave
import numpy as np
import scipy.signal
import scipy.fftpack
import scipy.fftpack.realtransforms
from pylab import *

def wavread(filename):
    wf = wave.open(filename, "r")
    fs = wf.getframerate()
    x = wf.readframes(wf.getnframes())
    x = np.frombuffer(x, dtype="int16") / 32768.0  # (-1, 1)に正規化
    wf.close()
    return x, float(fs)

if __name__ == "__main__":
# 音声をロード
 wav, fs = wavread("a.wav")
t = np.arange(0.0, len(wav) / fs, 1/fs)

# 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]
z = center-cuttime / 2*fs
q = center + cuttime / 2*fs
wavdata = wav[int(z):int(q)]
time = t[int(z):int(q)]

"""
# 波形をプロット
plot(time * 1000, wavdata)
xlabel("time [ms]")
ylabel("amplitude")
savefig("waveform.png")
show()
"""


#プリエンファシスフィルタ
import scipy.signal

def preEmphasis(signal, p):
    """プリエンファシスフィルタ"""
    # 係数 (1.0, -p) のFIRフィルタを作成
    return scipy.signal.lfilter([1.0, -p], 1, signal)

def mfcc(signal, nfft, fs, nceps):
# プリエンファシスフィルタをかける
    p = 0.97         # プリエンファシス係数
    signal = preEmphasis(signal, p)
    
    # ハミング窓をかける
    hammingWindow = np.hamming(len(signal))
    signal = signal * hammingWindow

    # 振幅スペクトルを求める
    nfft = 2048  # FFTのサンプル数
    spec = np.abs(np.fft.fft(signal, nfft))[:nfft/2]
    fscale = np.fft.fftfreq(nfft, d = 1.0 / fs)[:nfft/2]

    # プロット
    plot(fscale, spec)
    xlabel("frequency [Hz]")
    ylabel("amplitude spectrum")
    savefig("spectrum.png")
    show()

しかし、これを動作させてもjupyterは無反応でした。
途中の「"""」で囲った「#波形をプロット」項を動作させるとそこまでは動くのですが、振幅スペクトルのプロットができない状態です。

どこをどのように直せばよいか、コードも含め具体的に教えてください。
また、もし振幅スペクトルの表示ができる、動作確認がなされたコードをお持ちの方がいらっしゃいましたら、共有していただけると幸いです。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

if __name__ == "__main__":
    # 音声をロード
    wav, fs = wavread("a.wav")
    t = np.arange(0.0, len(wav) / fs, 1/fs)

    # 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]
    z = center-cuttime / 2*fs
    q = center + cuttime / 2*fs
    wavdata = wav[int(z):int(q)]
    wav, fs = wavread("a.wav")

    nfft = 2048  # FFTのサンプル数
    nceps = 12   # MFCCの次元数
    ceps = mfcc(wavdata, nfft, fs, nceps)
    print ("mfcc:", ceps)

上記のコードを最後に追加し、プリエンファシスフィルタをかけるところでnfft/2をnfft//2にしたら解決しました。

Answer 2

プロット処理はmfcc関数内に書かれているようですが、この関数を呼び出していないためプロットされません。
まずは２つの参考サイトのコードを改変せずにそれぞれ実行し、どのように動作するのか、そしてそのコードでどのように処理が行われているのかを理解すべきかと思います。