FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory

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。