#前提・実現したいこと
機械学習でμ’sの声を識別する
上記のサイト様を参考に電話の音とチャイムの音を識別するコードを作成したいと考えております。
#発生している問題・メッセージ
TypeError: not all arguments converted during string formatting
上記のエラーメッセージが発生してしまいどのように変更をすればいいのかわからない状態です。
#コード
import
1import librosa 2from sklearn.svm import SVC 3import numpy 4 5def getMfcc(filename): 6 y, sr = librosa.load(filename) 7 return librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr) 8 9artists = ['bell', 'call'] 10songs = [ 11 'call01','call02','call03','call04','call05', 12 'bell01','bell02','bell03','bell04', 'bell05','bell07','bell08','bell09','bell10','bell11','bell12','bell13' 13] 14 15song_training = [] 16artist_training = [] 17for artist in artists: 18 print('Reading data of %s...' % artist) 19 20for song in songs: 21 mfcc = getMfcc('%s.wav' 22 % (artist, song)) 23 song_training.append(mfcc.T) 24 label = numpy.full((mfcc.shape[1], ), 25 artists.index(artist), dtype=numpy.int) 26 artist_training.append(label) 27song_training = numpy.concatenate(song_training) 28artist_training = numpy.concatenate(artist_training)
#エラーメッセージ
--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-44-09c9c22148b8> in <module> 21 for song in songs: 22 mfcc = getMfcc('%s.wav' ---> 23 % (artist, song)) 24 song_training.append(mfcc.T) 25 label = numpy.full((mfcc.shape[1], ), TypeError: not all arguments converted during string formatting
#試していること
Pythonの%演算子による文字列フォーマット
現在、上記のサイト様にヒントがあるのではないかと調べている状況です。
#補足
使っているパソコンはmacOS Sierra バージョン10.12.6です。
pythonのバージョンは3.6.5です。
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2020/05/29 10:42
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