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投稿2017/05/19 13:40

Unresolved reference 'noise_num'とUnresolved reference 'level_num'とエラーが出ました。
http://webdatareport\.hatenablog\.com/entry/2016/11/06/161304
を参考にしながらコードを書いています。
以下のようにコードの全体を書きました。

#coding:utf-8 from sklearn import svm from sklearn\.metrics import classification_report, accuracy_score import sys from mfcc import \* import glob import csv import random import itertools import numpy as np if __name__ == "__main__": bell_nums = range\(1,6\) pairs = list\(itertools\.combinations\(bell_nums,2\)\) for pair in pairs: bell_num1=int\(pair\[0\]\) bell_num2=int\(pair\[1\]\) train_data = np\.empty\(\(0,12\),float\) train_label = np\.array\(\[\]\) test_data = np\.empty\(\(0,12\),float\) test_label = np\.array\(\[\]\) noise_nums = range\(1,12\) level_nums = range\(0,10\) random\.shuffle\(noise_nums\) nfft = 2048 # FFTのサンプル数 nceps = 12 # MFCCの次元数 #鈴の音1 for noise_num in noise_nums\[0:10\]: random\.shuffle\(level_nums\) #学習用データを作成 for level_num in level_nums\[0:10\]: files_name = glob\.glob\("learning_sample/%d_%d_%d\.wav" % \(bell_num1,noise_num,level_num\)\) for file_name in files_name: feature = get_feature\(file_name,nfft,nceps\) if len\(train_data\) == 0: train_data=feature else: train_data=np\.vstack\(\(train_data,feature\)\) train_label=np\.append\(train_label,bell_num1\) #テストデータを作成 file_name = "learning_sample/%d_%d_%d\.wav" % \(bell_num1,noise_num,level_nums\[8\]\) feature = get_feature\(file_name,nfft,nceps\) if len\(test_data\) == 0: test_data=feature else: test_data=np\.vstack\(\(test_data,feature\)\) test_label=np\.append\(test_label,bell_num1\) #鈴の音2 for noise_num in noise_nums\[0:10\]: random\.shuffle\(level_nums\) #学習用データを作成 for level_num in level_nums\[0:10\]: files_name = glob\.glob\("learning_sample/%d_%d_%d\.wav" % \(bell_num2,noise_num,level_num\)\) for file_name in files_name: feature = get_feature\(file_name,nfft,nceps\) if len\(train_data\) == 0: train_data=feature else: train_data=np\.vstack\(\(train_data,feature\)\) train_label=np\.append\(train_label,bell_num2\) #テストデータを作成 file_name = "learning_sample/%d_%d_%d\.wav" % \(bell_num2,noise_num,level_nums\[8\]\) feature = get_feature\(file_name,nfft,nceps\) if len\(test_data\) == 0: test_data=feature else: test_data=np\.vstack\(\(test_data,feature\)\) test_label=np\.append\(test_label,bell_num2\) #特徴データをテキストに出力 feature_train_data=np\.hstack\(\(train_label\.reshape\(len\(train_label\),1\),train_data\)\) feature_test_data=np\.hstack\(\(test_label\.reshape\(len\(test_label\),1\),test_data\)\) with open\("feature_data/train_data\.txt","w"\) as f: writer=csv\.writer\(f\) writer\.writerows\(feature_train_data\) with open\("feature_data/test_data\.txt","w"\) as f: writer=csv\.writer\(f\) writer\.writerows\(feature_test_data\) #識別機学習 clf = svm\.SVC\(\) clf\.fit\(train_data,train_label\) #推定 test_pred = clf\.predict\(test_data\) #print np\.hstack\(\(test_label\.reshape\(len\(test_label\),1\),\(test_pred\.reshape\(len\(test_pred\),1\)\)\)\) #結果算出 score=accuracy_score\(test_label, test_pred\) print pair,score
files_name = glob\.glob\("learning_sample/%d_%d_%d\.wav" % \(bell_num1,noise_num,level_num\)\)

files_name="learning_sample/%d_%d_%d\.wav"% \(bell_num1,noise_num,level_nums\[8\]\)

files_name = glob\.glob\("learning_sample/%d_%d_%d\.wav" % \(bell_num2, noise_num, level_num\)\)

file_name = "learning_sample/%d_%d_%d\.wav" % \(bell_num2, noise_num, level_nums\[8\]\)

と書いたところで上記のエラーが出ました。
ちゃんと変数名を定義しているのでどうしてエラーになるのかが分かりません。
どのように直せば良いのでしょうか?

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