回答編集履歴
1
コード追加
test
CHANGED
|
@@ -1,14 +1,4 @@
|
|
|
1
|
-
当方の
|
|
1
|
+
当方のWin 10のPythonで、適当なWavファイルを使って実行してみたところ、データのサイズが大きくなるとダメでした
|
|
2
|
-
|
|
3
|
-
|
|
4
|
-
|
|
5
|
-
```python
|
|
6
|
-
|
|
7
|
-
y = np.frombuffer(data, dtype="int16") /32768.0
|
|
8
|
-
|
|
9
|
-
```
|
|
10
|
-
|
|
11
|
-
と
|
|
12
2
|
|
|
13
3
|
```python
|
|
14
4
|
|
|
@@ -16,24 +6,156 @@
|
|
|
16
6
|
|
|
17
7
|
```
|
|
18
8
|
|
|
19
|
-
の間に
|
|
20
|
-
|
|
21
|
-
```python
|
|
22
|
-
|
|
23
|
-
y = y[:100000]
|
|
24
|
-
|
|
25
|
-
```
|
|
26
|
-
|
|
27
|
-
を
|
|
9
|
+
の「y」を「y[:100000]」に変えてサイズを小さくしたら実行できましたが、「y[:200000]」ではダメで質問に掲載のと同じエラーが出ました
|
|
28
|
-
|
|
29
|
-
```python
|
|
30
|
-
|
|
31
|
-
y = y[:200000]
|
|
32
|
-
|
|
33
|
-
```
|
|
34
|
-
|
|
35
|
-
ではダメで、質問に記載のと同じエラーが出ました
|
|
36
10
|
|
|
37
11
|
|
|
38
12
|
|
|
39
13
|
サイズをいくつまで減らしたら大丈夫なのかは、環境に依存するかもしれないので、質問者さんの環境でも確認してみてください
|
|
14
|
+
|
|
15
|
+
|
|
16
|
+
|
|
17
|
+
【追記】
|
|
18
|
+
|
|
19
|
+
[フリーWave,MP3](https://www.ne.jp/asahi/music/myuu/wave/wave.htm)
|
|
20
|
+
|
|
21
|
+
の「Type：ショートフレーズ、Image：ファンファーレ（トランペット）」の「fanfare.wav」をダウンロードして、下記のコードで当方のWin 10パソコンで確認したところ、質問に掲載のエラーが出ずに実行できました
|
|
22
|
+
|
|
23
|
+
```python
|
|
24
|
+
|
|
25
|
+
from swan import pycwt
|
|
26
|
+
|
|
27
|
+
import numpy as np
|
|
28
|
+
|
|
29
|
+
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
30
|
+
|
|
31
|
+
import wave
|
|
32
|
+
|
|
33
|
+
#import struct
|
|
34
|
+
|
|
35
|
+
from scipy import fromstring, int16
|
|
36
|
+
|
|
37
|
+
#from pylab import *
|
|
38
|
+
|
|
39
|
+
#from scipy import signal
|
|
40
|
+
|
|
41
|
+
|
|
42
|
+
|
|
43
|
+
|
|
44
|
+
|
|
45
|
+
wavfile = 'fanfare.wav'
|
|
46
|
+
|
|
47
|
+
wr = wave.open(wavfile, "rb")
|
|
48
|
+
|
|
49
|
+
ch = wr.getnchannels()
|
|
50
|
+
|
|
51
|
+
width = wr.getsampwidth()
|
|
52
|
+
|
|
53
|
+
fr = wr.getframerate()
|
|
54
|
+
|
|
55
|
+
fn = wr.getnframes()
|
|
56
|
+
|
|
57
|
+
fs = fn / fr
|
|
58
|
+
|
|
59
|
+
|
|
60
|
+
|
|
61
|
+
print("オーディオチャンネル数(モノラル: 1 ステレオ:2 ) : ", ch)
|
|
62
|
+
|
|
63
|
+
print("オーディオフレーム数 : ", fn)
|
|
64
|
+
|
|
65
|
+
print("サンプリングレート : ",fr)
|
|
66
|
+
|
|
67
|
+
print("記録時間(Sec) : ", fs, 'sec')
|
|
68
|
+
|
|
69
|
+
print("サンプルサイズ(バイト数) : ", width)
|
|
70
|
+
|
|
71
|
+
origin = wr.readframes(wr.getnframes())
|
|
72
|
+
|
|
73
|
+
data = origin[:fn]
|
|
74
|
+
|
|
75
|
+
wr.close()
|
|
76
|
+
|
|
77
|
+
amp = max(data)
|
|
78
|
+
|
|
79
|
+
print(amp)
|
|
80
|
+
|
|
81
|
+
|
|
82
|
+
|
|
83
|
+
print('len of origin', len(origin))
|
|
84
|
+
|
|
85
|
+
print('len of sampling: ', len(data))
|
|
86
|
+
|
|
87
|
+
|
|
88
|
+
|
|
89
|
+
# ステレオ前提 > monoral
|
|
90
|
+
|
|
91
|
+
y = np.frombuffer(data, dtype="int16") /32768.0
|
|
92
|
+
|
|
93
|
+
x = np.linspace(0,fs, int(fn/2), endpoint=False)
|
|
94
|
+
|
|
95
|
+
plt.plot(x, y)
|
|
96
|
+
|
|
97
|
+
plt.show()
|
|
98
|
+
|
|
99
|
+
|
|
100
|
+
|
|
101
|
+
print(len(y))
|
|
102
|
+
|
|
103
|
+
|
|
104
|
+
|
|
105
|
+
Fs = 1/0.0001
|
|
106
|
+
|
|
107
|
+
omega0 = 5 #0.2 #1 #2 #8
|
|
108
|
+
|
|
109
|
+
# (1) Freqを指定してcwt
|
|
110
|
+
|
|
111
|
+
freqs=np.arange(10,2000,2.5)
|
|
112
|
+
|
|
113
|
+
r=pycwt.cwt_f(y[:100000],freqs,Fs,pycwt.Morlet(omega0))
|
|
114
|
+
|
|
115
|
+
rr=np.abs(r)
|
|
116
|
+
|
|
117
|
+
|
|
118
|
+
|
|
119
|
+
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6)
|
|
120
|
+
|
|
121
|
+
fig = plt.figure()
|
|
122
|
+
|
|
123
|
+
ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.75, 0.7, 0.2])
|
|
124
|
+
|
|
125
|
+
ax2 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.7, 0.60], sharex=ax1)
|
|
126
|
+
|
|
127
|
+
ax3 = fig.add_axes([0.83, 0.1, 0.03, 0.6])
|
|
128
|
+
|
|
129
|
+
|
|
130
|
+
|
|
131
|
+
ax1.plot(x, y, 'k')
|
|
132
|
+
|
|
133
|
+
|
|
134
|
+
|
|
135
|
+
img = ax2.imshow(np.flipud(rr), extent=[0, 3,10, 2000], aspect='auto') #, interpolation='nearest')
|
|
136
|
+
|
|
137
|
+
twin_ax = ax2
|
|
138
|
+
|
|
139
|
+
twin_ax.set_yscale('log')
|
|
140
|
+
|
|
141
|
+
twin_ax.set_xlim(0, 3)
|
|
142
|
+
|
|
143
|
+
twin_ax.set_ylim(10, 2000)
|
|
144
|
+
|
|
145
|
+
ax2.tick_params(which='both', labelleft=False, left=False)
|
|
146
|
+
|
|
147
|
+
twin_ax.tick_params(which='both', labelleft=True, left=True, labelright=False)
|
|
148
|
+
|
|
149
|
+
fig.colorbar(img, cax=ax3)
|
|
150
|
+
|
|
151
|
+
plt.show()
|
|
152
|
+
|
|
153
|
+
|
|
154
|
+
|
|
155
|
+
plt.plot(freqs,rr)
|
|
156
|
+
|
|
157
|
+
plt.xscale('log')
|
|
158
|
+
|
|
159
|
+
plt.show()
|
|
160
|
+
|
|
161
|
+
```
|