ビームフォーミング法を用いた音源分離について

Question

問題点

FileNotFoundErrorとなっているので単純にファイルの生成ができていないのかと思いました。

発生している問題・エラーメッセージ

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FileNotFoundError                         Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-ecebe78d8dc4> in <module>
     92 #ファイルを読み込む
     93 for clean_wave_file in clean_wave_files:
---> 94     wav=wave.open(clean_wave_file)
     95     if n_samples<wav.getnframes():
     96         n_samples=wav.getnframes()

~\anaconda3\lib\wave.py in open(f, mode)
    508             mode = 'rb'
    509     if mode in ('r', 'rb'):
--> 510         return Wave_read(f)
    511     elif mode in ('w', 'wb'):
    512         return Wave_write(f)

~\anaconda3\lib\wave.py in __init__(self, f)
    158         self._i_opened_the_file = None
    159         if isinstance(f, str):
--> 160             f = builtins.open(f, 'rb')
    161             self._i_opened_the_file = f
    162         # else, assume it is an open file object already

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: './CMU_ARCTIC/cmu_us_aew_arctic/wav/arctic_a0001.wav'

該当のソースコード

import wave as wave
import pyroomacoustics as pa
import numpy as np
import scipy.signal as sp

#ステアリングベクトルを算出
#mic_position: 3 x M  dimensional ndarray [[x,y,z],[x,y,z]]
#source_position: 3x Ns dimensional ndarray [[x,y,z],[x,y,z] ]
#freqs: Nk dimensional array [f1,f2,f3...]
#sound_speed: 音速 [m/s]
#is_use_far: Farを使う場合はTrue, Nearの場合はFalse, 
#return: steering vector (Nk x Ns x M)
def calculate_steering_vector(mic_alignments,source_locations,freqs,sound_speed=340,is_use_far=False):
    #マイク数を取得
    n_channels=np.shape(mic_alignments)[1]

    #音源数を取得
    n_source=np.shape(source_locations)[1]

    if is_use_far==True:
        #音源位置を正規化
        norm_source_locations=source_locations/np.linalg.norm(source_locations,2,axis=0,keepdims=True)

        #位相を求める
        steering_phase=np.einsum('k,ism,ism->ksm',2.j*np.pi/sound_speed*freqs,norm_source_locations[...,None],mic_alignments[:,None,:])

        #ステアリングベクトルを算出
        steering_vector=1./np.sqrt(n_channels)*np.exp(steering_phase)

        return(steering_vector)

    else:

        #音源とマイクの距離を求める
        #distance: Ns x Nm
        distance=np.sqrt(np.sum(np.square(source_locations[...,None]-mic_alignments[:,None,:]),axis=0))

        #遅延時間(delay) [sec]
        delay=distance/sound_speed

        #ステアリングベクトルの位相を求める
        steering_phase=np.einsum('k,sm->ksm',-2.j*np.pi*freqs,delay)
    
        #音量の減衰
        steering_decay_ratio=1./distance

        #ステアリングベクトルを求める
        steering_vector=steering_decay_ratio[None,...]*np.exp(steering_phase)

        #大きさを1で正規化する
        steering_vector=steering_vector/np.linalg.norm(steering_vector,2,axis=2,keepdims=True)

    return(steering_vector)

#2バイトに変換してファイルに保存
#signal: time-domain 1d array (float)
#file_name: 出力先のファイル名
#sample_rate: サンプリングレート
def write_file_from_time_signal(signal,file_name,sample_rate):
    #2バイトのデータに変換
    signal=signal.astype(np.int16)

    #waveファイルに書き込む
    wave_out = wave.open(file_name, 'w')

    #モノラル:1、ステレオ:2
    wave_out.setnchannels(1)

    #サンプルサイズ2byte
    wave_out.setsampwidth(2)

    #サンプリング周波数
    wave_out.setframerate(sample_rate)

    #データを書き込み
    wave_out.writeframes(signal)

    #ファイルを閉じる
    wave_out.close()

#乱数の種を初期化
np.random.seed(0)

#畳み込みに用いる音声波形
clean_wave_files=["./CMU_ARCTIC/cmu_us_aew_arctic/wav/arctic_a0001.wav"]

#音源数
n_sources=len(clean_wave_files)

#長さを調べる
n_samples=0
#ファイルを読み込む
for clean_wave_file in clean_wave_files:
    wav=wave.open(clean_wave_file)
    if n_samples<wav.getnframes():
        n_samples=wav.getnframes()
    wav.close()

clean_data=np.zeros([n_sources,n_samples])

#ファイルを読み込む
s=0
for clean_wave_file in clean_wave_files:
    wav=wave.open(clean_wave_file)
    data=wav.readframes(wav.getnframes())
    data=np.frombuffer(data, dtype=np.int16)
    data=data/np.iinfo(np.int16).max
    clean_data[s,:wav.getnframes()]=data
    wav.close()
    s=s+1
# シミュレーションのパラメータ

#サンプリング周波数
sample_rate=16000

#フレームサイズ
N=1024

#周波数の数
Nk=N/2+1

#各ビンの周波数
freqs=np.arange(0,Nk,1)*sample_rate/N

#音声と雑音との比率 [dB]
SNR=20.

#部屋の大きさ
room_dim = np.r_[10.0, 10.0, 10.0]

#マイクロホンアレイを置く部屋の場所
mic_array_loc = room_dim / 2 + np.random.randn(3) * 0.1 

#マイクロホンアレイのマイク配置
mic_alignments = np.array(
    [
        [-0.01, 0.0, 0.0],
        [0.01, 0.0, 0.0],
    ]
)

#マイクロホン数
n_channels=np.shape(mic_alignments)[0]

#マイクロホンアレイの座標
R=mic_alignments .T+mic_array_loc[:,None]

# 部屋を生成する
room = pa.ShoeBox(room_dim, fs=sample_rate, max_order=0)

# 用いるマイクロホンアレイの情報を設定する
room.add_microphone_array(pa.MicrophoneArray(R, fs=room.fs))

#音源の場所
doas=np.array(
    [[np.pi/2., 0]
    ]    )

#音源とマイクロホンの距離
distance=1.
source_locations=np.zeros((3, doas.shape[0]), dtype=doas.dtype)
source_locations[0, :] = np.cos(doas[:, 1]) * np.sin(doas[:, 0])
source_locations[1, :] = np.sin(doas[:, 1]) * np.sin(doas[:, 0])
source_locations[2, :] = np.cos(doas[:, 0])
source_locations *= distance
source_locations += mic_array_loc[:, None]

#各音源をシミュレーションに追加する
for s in range(n_sources):
    clean_data[s]/= np.std(clean_data[s])
    room.add_source(source_locations[:, s], signal=clean_data[s])

#シミュレーションを回す
room.simulate(snr=SNR)

#畳み込んだ波形を取得する(チャンネル、サンプル）
multi_conv_data=room.mic_array.signals


#畳み込んだ波形をファイルに書き込む
write_file_from_time_signal(multi_conv_data[0]*np.iinfo(np.int16).max/20.,"./mix_in.wav",sample_rate)

#Near仮定に基づくステアリングベクトルを計算: steering_vectors(Nk x Ns x M)
near_steering_vectors=calculate_steering_vector(R,source_locations,freqs,is_use_far=False)

#短時間フーリエ変換を行う
f,t,stft_data=sp.stft(multi_conv_data,fs=sample_rate,window="hann",nperseg=N)

#遅延和アレイを実行する
s_hat=np.einsum("ksm,mkt->skt",np.conjugate(near_steering_vectors),stft_data)

#ステアリングベクトルをかける
c_hat=np.einsum("skt,ksm->mskt",s_hat,near_steering_vectors)

#時間領域の波形に戻す
t,ds_out=sp.istft(c_hat[0],fs=sample_rate,window="hann",nperseg=N)

#大きさを調整する
ds_out=ds_out*np.iinfo(np.int16).max/20.

#ファイルに書き込む
write_file_from_time_signal(ds_out,"./ds_out.wav",sample_rate)

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

これは、Pythonで学ぶ音源分離という参考書の第6章ソースコードから取りました。

Answer 1

以下を実行して、カレントディレクトリを確認してください。
その中に、
CMU_ARCTIC/cmu_us_aew_arctic/wav/arctic_a0001.wav
はありますか？

import os
print(os.getcwd())

Comments

[SSDD]

回答ありがとうございます。
そちらの実行結果でC:/Users/"ユーザファイル"となりました。（ユーザファイル名は伏せさせていただきます）
また、そのユーザファイル内にCMU_ARCTIC/cmu_us_aew_arctic/wav/arctic_a0001.wav
はありませんでした。