glob.globでファイルを一括で取得したい

Question

#前提・実現したこと
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、pythonを用いて機械学習を行おうと考えております。
機械学習を行う際、各フォルダ内(bell、call、noise)にあるwavファイルをいちいち名前を入力するのではなく、一括で自動に取得する方法を考えております。

#発生している問題・エラーメッセージ
コード（下記に記載）をどのように変更すればいいのかがわからない状況です。

#コード
元のコード

import scipy.io.wavfile as wav
import librosa
from sklearn.svm import SVC
import numpy

def getMfcc(filename):
    y, sr = librosa.load(filename)
    return librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)

artists = ["bell", "call","noise"]
songs = [
    [ "bell01", "bell02", "bell03","bell04","bell05","bell07", "bell08", "bell09","bell10", "bell11", "bell12","bell13"],
    ["call01", "call02", "call03", "call04","call05"],
    ["noise01","noise02","noise03","noise04","noise05","noise06","noise07","noise08","noise09","noise10"],
]

song_training = []
artist_training = []

for artist, artist_songs in zip(artists, songs):
    for song in artist_songs:
        path = "%s/%s.wav" % (artist, song)
        print(path)
        
        mfcc = getMfcc(path)
        song_training.append(mfcc.T)
        label = numpy.full((mfcc.shape[1], ),
            artists.index(artist), dtype=numpy.int)
        artist_training.append(label)
        
song_training = numpy.concatenate(song_training)
artist_training = numpy.concatenate(artist_training)

試行錯誤中のコード（songs の行を変更しています。）

import scipy.io.wavfile as wav
import librosa
from sklearn.svm import SVC
import numpy
import glob


def getMfcc(filename):
    y, sr = librosa.load(filename)
    return librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)

artists = ["bell", "call","noise"]
songs = [glob.glob("bell/.wav"),
         glob.glob("call/.wav"),
         glob.glob("noise/.wav"),
]

song_training = []
artist_training = []

for artist, artist_songs in zip(artists, songs):
    for song in artist_songs:
        path = "%s/%s.wav" % (artist, song)
        print(path)
        
        mfcc = getMfcc(path)
        song_training.append(mfcc.T)
        label = numpy.full((mfcc.shape[1], ),
            artists.index(artist), dtype=numpy.int)
        artist_training.append(label)
        
song_training = numpy.concatenate(song_training)
artist_training = numpy.concatenate(artist_training)

#試していること
[Python]フォルダ内のファイルを取得する方法
上記のサイト様でglobという方法があるらしいので、自分なりにコードを変更してはいるのですが、うまく動いてくれない状況です。

#補足
使っているPCはmacOS Suerra バージョン10.12.6
Pythonのバージョンは3.6.5です。

Comments

[meg_]

glob.globの使い方を理解されていないようです。参考サイトにもあるようにまずは簡単なものから練習された方が良いです。下記をbellと同じディレクトリで実行すればファイル一覧が取得できるはずです。
import glob
glob.glob('./bell/*')

[maguro2020]

ご回答いただきありがとうございます。meg_様。
meg_様にご指摘いただいたコードとサイト様のコードを参考に自分のコードを変更いたしましたところうまく動かすことができました。ありがとうございました。

Answer 1

自分のglobに関する知識不足でした。下記のようにコードを変更いたしましたところ、うまく動きました。

import scipy.io.wavfile as wav
import librosa
from sklearn.svm import SVC
import numpy
import glob


def getMfcc(filename):
    y, sr = librosa.load(filename)
    return librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)

artists = ["bell", "call","noise"]
songs = [glob.glob('bell/*.wav'), glob.glob('call/*.wav'), glob.glob('noise/*.wav'),
]

song_training = []
artist_training = []

for artist, artist_songs in zip(artists, songs):
    for song in artist_songs:
        path = "%s" % song
        print(path)
        
        mfcc = getMfcc(path)
        song_training.append(mfcc.T)
        label = numpy.full((mfcc.shape[1], ),
            artists.index(artist), dtype=numpy.int)
        artist_training.append(label)
        
song_training = numpy.concatenate(song_training)
artist_training = numpy.concatenate(artist_training)