FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory

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FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'learning_sample/1_3_8.wav'
とエラーが出ました。

#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 = list(range(1,12))
        level_nums = list(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_nums_index in noise_nums[0:10]:
            random.shuffle(level_nums)
            files_name = glob.glob("learning_sample/%d_%d_%d.wav" % (bell_num1,noise_nums_index,random.choice(level_nums)))
            for file_name in files_name:
                feature = get_feature(files_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
            files_name="learning_sample/%d_%d_%d.wav"% (bell_num1,noise_nums_index,level_nums[8])
            feature = get_feature(files_name,nfft,nceps)
            if len(test_data) ==0:
                test_data=feature
            else:
                test_data=np.vstack((test_data,feature))
            #テストと結果を合わせる
            test_label=np.append(test_label,bell_num1)

        # 鈴の音2
        for noise_nums in noise_nums[0:10]:
            random.shuffle(level_nums)
            for level_nums 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(files_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)

            file_name = "learning_sample/%d_%d_%d.wav" % (bell_num2, noise_num, level_nums[8])
            feature = get_feature(files_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)
        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_train_data)

        #識別機学習
        clf = svm.SVC()
        clf.fit(train_data,train_label)
        test_pred =clf.predict(test_data)
        # print np.hstack((test_label.reshape(len(test_label),1),(test_pred.reshape(len(test_pred),1))))

        score=accuracy_score(test_label,test_pred)
        print(pair,score)


とコードを書いて実行したところ、

Traceback (most recent call last):
  File "sound.py", line 60, in <module>
    feature = get_feature(files_name,nfft,nceps)
  File "/Users/XXX/Desktop/onsei/mfcc.py", line 126, in get_feature
    wav,fs = wavread(wavfile)
  File "/Users/XXX/Desktop/onsei/mfcc.py", line 17, in wavread
    wf = wave.open(filename,"r")
  File "/Users/XXX/anaconda/envs/py36/lib/python3.6/wave.py", line 499, in open
    return Wave_read(f)
  File "/Users/XXX/anaconda/envs/py36/lib/python3.6/wave.py", line 159, in __init__
    f = builtins.open(f, 'rb')
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'learning_sample/1_3_8.wav'


とエラーが出ました。
確かに、test(このアプリケーションの名前)アプリの中のlearning_sampleファイルに1_3_8.wavファイルはありません。しかし、
おそらく以下の部分を実行したときにエラーが出たと思うのですが、

        for noise_nums_index in noise_nums[0:10]:
            random.shuffle(level_nums)
            # 学習用データを作成
            # スライス (記法はリストと同じ、返り値はビュー)
            # a[start:end:step]
            files_name = glob.glob("learning_sample/%d_%d_%d.wav" % (bell_num1,noise_nums_index,random.choice(level_nums)))
            for file_name in files_name:
                feature = get_feature(files_name,nfft,nceps)
                #len(train_data) ==0ならtrain_data=feature???
                if len(train_data) ==0:
                    train_data=feature
                else:
                    #train_dataとfeatureを縦で合わせたものがtrain_data
                    train_data=np.vstack((train_data,feature))
                train_label=np.append(train_label,bell_num1)
            # テストデータを作成
            files_name="learning_sample/%d_%d_%d.wav"% (bell_num1,noise_nums_index,level_nums[8])
            feature = get_feature(files_name,nfft,nceps)
            if len(test_data) ==0:
                test_data=feature
            else:
                test_data=np.vstack((test_data,feature))
            #テストと結果を合わせる
            test_label=np.append(test_label,bell_num1)


ここの部分が呼ばれると、学習用データが作成されると思っていました。なので、あらかじめファイルを用意する必要はないなと。私の認識が間違っているのでしょうか?私は自動的に学習ファイルが作成されるコードを書きたかったのですが。どこをどう直せば良いのでしょうか?

参考にしたページは
http://webdatareport.hatenablog.com/entry/2016/11/06/161304
です。

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おそらく以下の部分を実行したときにエラーが出たと思うのですが、 

推測する必要はありません。スタックトレースから場所は明らかです。

ここの部分が呼ばれると、学習用データが作成されると思っていました。

get_featureのスタックトレースを見れば「read binaryモードでファイルをオープン」しようとしていることは明らかです。

コードをざっと眺めた程度で不確かな推測をしようとしてないでしょうか?

コードをざっと眺めて「こうかな」と推測してトライするってことは悪くはないです。そういうことはよくあります。しかし、そうしたとして期待通りの動きでなかったならやるべきことは「どうすればいいか聞くことではなく」「中のコードが一行一行何をしているかが分かるぐらいにサンプルの内容を深く把握する」ことです。

質問者さんにとってはありがたくないアドバイスかも知れませんが、「プログラムコードの内容を読む練習をすること」をお勧めします。

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