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Pythonによる類似楽曲検索システムについてのエラー解決

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前提・実現したいこと

私は「人工知能に関する断創録」というサイトの「類似楽曲検索システムを作ろう」のページにて類似楽曲検索システムの再現を試みているのですが、mfccファイルをsignatureファイルに変換する過程で以下のようなエラーが起きてしまいました。自分はpythonに関してはあまり詳しくないので、このエラーの解決方法が分かりません。どうかよろしくお願い致します。

発生している問題・エラーメッセージ

λ python mfcc_to_sig.py mfcc sig
mfcc\曲名.mfc => sig\曲名.sig
Traceback (most recent call last):
  File "mfcc_to_sig.py", line 59, in <module>
    mfcc = loadMFCC(mfccFile, 20)
  File "mfcc_to_sig.py", line 19, in loadMFCC
    val = struct.unpack("f", b)[0]
struct.error: unpack requires a bytes object of length 4

該当のソースコード

#coding:utf-8
import os
import struct
import sys
import numpy as np
import scipy.cluster

# mfcc_to_signature.py
# usage: python mfcc_to_signature.py [mfccdir] [sigdir]
# 各曲のMFCCをシグネチャに変換する

def loadMFCC(mfccFile, m):
    """MFCCをロードする、mはMFCCの次元数"""
    mfcc = []
    fp = open(mfccFile, "rb")
    while True:
        b = fp.read(4)
        if b == "": break
        val = struct.unpack("f", b)[0]
        mfcc.append(val)
    fp.close()

    # 各行がフレームのMFCC
    # numFrame行、m列の行列形式に変換
    mfcc = np.array(mfcc)
    numFrame = len(mfcc) / m
    mfcc = mfcc.reshape(numFrame, m)

    return mfcc

def vq(mfcc, k):
    """mfccのベクトル集合をk個のクラスタにベクトル量子化"""
    codebook, destortion = scipy.cluster.vq.kmeans(mfcc, k)
    code, dist = scipy.cluster.vq.vq(mfcc, codebook)
    return code

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 3:
        print "usage: python mfcc_to_signature.py [mfccdir] [sigdir]"
        sys.exit()

    mfccDir = sys.argv[1]
    sigDir  = sys.argv[2]

    if not os.path.exists(sigDir):
        os.mkdir(sigDir)

    for file in os.listdir(mfccDir):
        if not file.endswith(".mfc"): continue
        mfccFile = os.path.join(mfccDir, file)
        sigFile = os.path.join(sigDir, file.replace(".mfc", ".sig"))

        print mfccFile, "=>", sigFile

        fout = open(sigFile, "w")

        # MFCCをロード
        # 各行がフレームのMFCCベクトル
        mfcc = loadMFCC(mfccFile, 20)

        # MFCCをベクトル量子化してコードを求める
        code = vq(mfcc, 16)

        # 各クラスタのデータ数、平均ベクトル、
        # 共分散行列を求めてシグネチャとする
        for k in range(16):
            # クラスタkのフレームのみ抽出
            frames = np.array([mfcc[i] for i in range(len(mfcc)) if code[i] == k])
            # MFCCの各次元の平均をとって平均ベクトルを求める
            m = np.apply_along_axis(np.mean, 0, frames)  # 0は縦方向
            # MFCCの各次元間での分散・共分散行列を求める
            sigma = np.cov(frames.T)
            # 重み(各クラスタのデータ数)
            w = len(frames)
            # このクラスタの特徴量をフラット形式で出力
            # 1行が重み1個、平均ベクトル20個、分散・共分散行列400個の計421個の数値列
            features = np.hstack((w, m, sigma.flatten()))
            features = [str(x) for x in features]
            fout.write(" ".join(features) + "\n")
        fout.close()

補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)

OS : Windows10
Python : Python 3.5.2 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)|
(Anaconda3でpython環境を整えました)
コンソール : cmder
エディター : VScode

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0

4バイト読み込もうとしているのに、それ未満のデータしか読み込めなかった(途中で途切れている)可能性があります。
読込元のMFCCファイルの中身が正しいかを確認ください。
参考サイトにMFCCファイルをダンプ出力するスクリプトprint_mfcc.pyがあるので確認できます。

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  • 2016/11/18 11:22

    今確認できないのですが
    b = fp.read(4)の戻り値の型がpython2.xと3.xで異なる可能性があります。
    print( type(b))を追加してAnaconda3環境で実行して'float'と表示されるなら
    struct.unpack不要なので元スクリプトの修正が必要になります。

    キャンセル

  • 2016/11/18 13:34

    確認しました。readの戻り値の型が変わっていますね。2.xは'str'、3.xは'byte'
    よって
    if b == "": break の判定はまずいです。
    if len(b) < 4: break なりに修正する必要があります。
    現実的には修正大変なので2.x環境で動作させる方がよいでしょう。

    キャンセル

  • 2016/11/22 12:57

    色々と丁寧に教えていただき、ありがとうございました!
    無事にできました!

    キャンセル

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