グラフに変数を表示させる

前提・実現したいこと

環境音から取得した音声からfe1とfe2をリアルタイムで決めており、一定時間でfe1とfe２の値が変化するのですが
この２つの値をグラフに表示させる方法ってあるのでしょうか

発生している問題

下記のプログラミングのfe1とfe2の値をグラフ上に表示させることってできるのでしょうか

該当のソースコード

python
1# グラフ更新し続ける
2
3import pyaudio
4import time
5import sys
6import numpy as np
7import matplotlib.pyplot as plt
8from collections import deque
9from scipy import signal
10global min_id
11global fe1
12global fe2
13
14input_device = 0  # 入力デバイス
15output_device = 1  # 出力デバイス
16sampling_rate = 44100  # サンプリングレート マイクの特性に合わせる
17CHUNK = 2 ** 10  # データ長になる
18record_seconds = 1.0  # サンプリングする必要最低限の時間
19freq_limit = 12000  # Hz
20
21
22class Plot():  # もうすこしマトモなclassにしたい
23    def __init__(self):
24        self.fig, self.ax = plt.subplots(1, 1)
25        self.lines, = self.ax.plot(0, 0, color='b')  # 第一プロット
26        self.lines2, = self.ax.plot(0, 0, color='c')  # 第二プロット
27        self.lines3, = self.ax.plot(0, 0)  # 第三プロット
28        self.points, = self.ax.plot(0, 0, color='orange', marker='o', markersize=15, linestyle='None')  # ポイント
29        self.target, = self.ax.plot(0, 0, color='red', marker='o', markersize=15, linestyle='None')
30        plt.yscale('symlog')
31
32    def set(self, x_data, y_data):
33        self.lines.set_data(x_data, y_data)
34        self.ax.set_xlim(0, x_data.max())
35        self.ax.set_ylim(0, y_data.max())
36
37    def set2(self, x_data, y_data):
38        self.lines2.set_data(x_data, y_data)
39        # self.ax.set_xlim(0, x_data.max())
40        # self.ax.set_ylim(0, y_data.max())
41
42    def set3(self, x_data, y_data):
43        self.lines3.set_data(x_data, y_data)
44        # self.ax.set_xlim(0, x_data.max())
45        # self.ax.set_ylim(0, y_data.max())
46
47
48    def set_points(self, x_data, y_data):
49        self.points.set_data(x_data, y_data)
50
51    def set_targets(self, x_data, y_data):
52        self.targets(x_data, y_data)
53
54    def pause(self):
55        plt.pause(.01)
56
57    def close(self):
58        plt.close()
59
60
61class AudioFilter():
62    def __init__(self):
63        # オーディオに関する設定
64        self.p = pyaudio.PyAudio()
65        self.channels = 1  # モノラル
66        self.format = pyaudio.paFloat32
67        self.voice_data = deque([], maxlen=int(sampling_rate * record_seconds))
68        self.filtered_data = deque([], maxlen=int(sampling_rate * record_seconds))
69        self.noise_data = deque([], maxlen=int(sampling_rate * record_seconds))
70        self.rate = sampling_rate
71        self.chunk = CHUNK
72        self.idt = ''
73        self.fe1 = 100/(sampling_rate/2)
74        self.fe2 = 10000/(sampling_rate/2)
75        self.min_id = []
76        self.minimum = []
77        #self.filter1 = signal.firwin(numtaps=255, cutoff=[self.fe1,self.fe2], pass_zero=False)
78        self.audio_data = ''
79        # self.time = {}
80        self.stock_sec = record_seconds
81        self.buf = np.array([])
82
83        self.stream = self.p.open(
84            format=self.format,
85            channels=self.channels,
86            rate=self.rate,
87            output=True,
88            input=True,
89            frames_per_buffer=self.chunk,  # バッファごとのフレーム長を指定
90            input_device_index=input_device,
91            output_device_index=output_device,
92            stream_callback=self.callback  # コールバック関数の指定
93        )
94
95    # コールバック関数（chunk貯まるたびに呼び出される。長い処理を書くと再帰が深くなる）
96    def callback(self, in_data, frame_count, time_info, status):
97        filter1 = signal.firwin(numtaps=255, cutoff=[self.fe1, self.fe2], pass_zero=False)#フィルタの定義
98
99        #min_idに値が入ったとき、それに合わせカットオフ周波数を変更
100        if len(self.minimum) >= 1:
101            j = 0
102            #サンプリングレートの1/2以上の値を除外
103            for i in self.minimum:
104                if i > 20000:
105                    j += 1
106                else:
107                    break
108            #カットオフ周波数の変更
109            self.fe1 = self.minimum[j]/ (sampling_rate / 2)
110            self.fe2 = (self.minimum[j] +1000)/ (sampling_rate / 2)
111
112        self.buf = np.frombuffer(in_data, dtype="float32")
113        filt = signal.lfilter(filter1, 1, self.buf)
114        self.noise_data.extend(self.buf)  # 環境音データ
115        # self.voice_data.extend(self.buf)  # 加工前の音声データ
116        self.filtered_data.extend(filt)  # 加工後の音声データ
117        out_data = filt.astype("float32").tostring()  # 加工した音声データを出力
118        return (out_data, pyaudio.paContinue)
119
120    def filtering(self):
121        return 0
122
123    def close(self):
124        self.p.terminate()
125
126
127if __name__ == '__main__':
128
129    freqList = np.fft.fftfreq(int(sampling_rate * record_seconds), d=1.0 / sampling_rate)
130    pt = Plot()  # プロット用
131
132    af = AudioFilter()  # AudioFilterのインスタンス
133    af.stream.start_stream()  # ストリーミングを始める
134
135    #  ノンブロッキングなので好きなことをしていていい場所
136    while af.stream.is_active():
137        if (len(af.noise_data) >= int(sampling_rate * record_seconds)):
138
139            data = np.array(af.noise_data)
140            af.noise_data.clear()
141            x = np.fft.fft(data)
142
143            filtered_data = np.array(af.filtered_data)
144            af.filtered_data.clear()
145            fft_filtered_data = np.fft.fft(filtered_data)
146
147            amplitude = np.array([np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in x])  # 振幅スペクト
148            amplitude_filtered_data = np.array([np.sqrt(c.real ** 2 + c.imag ** 2) for c in fft_filtered_data])
149            pt.set(freqList[:int(len(freqList) / 2)], amplitude[:int(len(freqList) / 2)])  # 環境音プロット
150            pt.set2(freqList[:int(len(freqList) / 2)], amplitude_filtered_data[:int(len(freqList) / 2)])  # 加工後音声プロット
151
152            # 下限ピーク検出
153            af.min_id = signal.argrelmin(amplitude, order=1000)  # small peaks
154            ary = amplitude[af.min_id]
155            pt.set_points(af.min_id, ary)
156            targets = np.sort(ary)
157            pt.pause()
158            print(ary)
159
160            # 下限ピークを昇順に並び替え
161            af.minimum = af.min_id[0][ary.argsort()]
162            print(af.minimum)
163
164    pt.close()
165
166    # ストリーミングを止める場所
167    af.stream.stop_stream()
168    af.stream.close()
169    af.close()

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

ax.annotate() にて値を表示し、随時その内容を更新するのはどうでしょうか。

具体的には Plotクラスの__init__() にてaxes にannotate()を追加しておき

Python
1def __init__(self):
2    self.fig, self.ax = plt.subplots(1, 1)
3    self.lines, = self.ax.plot(0, 0, color='b')
4    self.lines2, = self.ax.plot(0, 0, color='c')
5    self.lines3, = self.ax.plot(0, 0)
6    self.points, = self.ax.plot(0, 0, color='orange', marker='o', markersize=15, linestyle='None')
7    self.target, = self.ax.plot(0, 0, color='red', marker='o', markersize=15, linestyle='None')
8
9    ### 以下を追加する###
10    # annotateにて各値を表示する
11    #（表示する位置を固定にする場合はここでちゃんと指定しておく方がよいかも）
12    self.ann = self.ax.annotate("", (0,0))
13    self.ann2 = self.ax.annotate("", (0,0))
14    self.ann3 = self.ax.annotate("", (0,0))
15
16    plt.yscale('symlog')

データセット時に

Python
1def set(self, x_data, y_data):
2    self.lines.set_data(x_data, y_data)
3    self.ax.set_xlim(0, x_data.max())
4    self.ax.set_ylim(0, y_data.max())
5
6    ### 以下を追加する###    
7    # 現在の値を取得(これで合ってる？)
8    y = y_data[-1]
9    # 値を更新
10    self.ann.set_text(f'fe1={y:0.2f}')
11    # 動的に表示箇所を変更する場合は以下のような処理を記述
12    self.ann.set_position((0, y))