The 'plugins' directory becomes the common namespace package for TimeSide plugins"
Also:
- Update requirements with TimeSide test branch on Github
- Fix namespace packages importing
- Travis-CI: update travis.yml test section for namespace package
# command to install dependencies
install:
-# - "pip install -r requirements.txt --use-mirrors"
-- python setup.py install
+ - pip install -r requirements.txt
+ - python setup.py install
# command to run tests
before_script:
-- pip install -U coverage
-- pip install coveralls
+ - pip install -U coverage
+ - pip install coveralls
script:
- - coverage run --source=timeside --omit=timeside/analyzer/aubio/aubio_*.py,timeside/analyzer/yaafe.py,timeside/analyzer/limsi_sad.py,timeside/analyzer/vamp_plugin.py setup.py test
+ - python -c"import timeside.core; timeside.core.processor.list_processors()"
+ #- coverage run --source=timeside --omit=timeside/analyzer/aubio/aubio_*.py,timeside/analyzer/yaafe.py,timeside/analyzer/limsi_sad.py,timeside/analyzer/vamp_plugin.py setup.py test
after_success:
- - coveralls
\ No newline at end of file
+ #- coveralls
\ No newline at end of file
setuptools
--e .
\ No newline at end of file
+git+git://github.com/Parisson/TimeSide.git@ts_extensions#egg=TimeSide
+-e .
# -*- coding: utf-8 -*-
-from setuptools import setup
+from setuptools import setup, find_packages
import sys
from setuptools.command.test import test as TestCommand
setup(
# Package
- namespace_packages = ['timeside'],
- packages=['timeside.extensions'],
+ namespace_packages = ['timeside', 'timeside.plugins'],
+ packages=find_packages(),
install_requires=[
'timeside',
],
#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
-
-
__import__('pkg_resources').declare_namespace(__name__)
+
+++ /dev/null
-# -*- coding: utf-8 -*-
-#
-# Copyright (c) 2013 Maxime Le Coz <lecoz@irit.fr>
-
-# This file is part of TimeSide.
-
-# TimeSide is free software: you can redistribute it and/or modify
-# it under the terms of the GNU General Public License as published by
-# the Free Software Foundation, either version 2 of the License, or
-# (at your option) any later version.
-
-# TimeSide is distributed in the hope that it will be useful,
-# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
-# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
-# GNU General Public License for more details.
-
-# You should have received a copy of the GNU General Public License
-# along with TimeSide. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
-
-# Author: Maxime Le Coz <lecoz@irit.fr>
-from __future__ import absolute_import
-from timeside.analyzer.utils import segmentFromValues
-from timeside.core import implements, interfacedoc
-from timeside.analyzer.core import Analyzer
-from timeside.api import IAnalyzer
-import numpy
-from timeside.analyzer.preprocessors import frames_adapter
-from timeside.analyzer.externals.aubio_pitch import AubioPitch
-
-
-class IRITMonopoly(Analyzer):
- """
- Segmentor Monophony/Polyphony based on the analysis of yin confidence.
-
- Properties:
- """
- implements(IAnalyzer)
-
- @interfacedoc
- def __init__(self):
- super(IRITMonopoly, self).__init__()
-
- # Irit Monopoly parameters
- self.decisionLen = 1.0
- self.wLen = 0.1
- self.wStep = 0.05
-
- self._aubio_pitch_analyzer = AubioPitch(blocksize_s=self.wLen,
- stepsize_s=self.wStep)
- self.parents['aubio_pitch'] = self._aubio_pitch_analyzer
-
- @interfacedoc
- def setup(self, channels=None, samplerate=None,
- blocksize=None, totalframes=None):
- super(IRITMonopoly, self).setup(channels,
- samplerate,
- blocksize,
- totalframes)
-
- self.input_blocksize = self._aubio_pitch_analyzer.input_blocksize
- self.input_stepsize = self._aubio_pitch_analyzer.input_stepsize
-
- @staticmethod
- @interfacedoc
- def id():
- return "irit_monopoly"
-
- @staticmethod
- @interfacedoc
- def name():
- return "IRIT Monophony / Polyphony classification"
-
- @staticmethod
- @interfacedoc
- def unit():
- return ""
-
- def __str__(self):
- return "Labeled Monophonic/Polyphonic segments"
-
- @frames_adapter
- def process(self, frames, eod=False):
- return frames, eod
-
- def post_process(self):
- '''
-
- '''
- aubio_res_id = 'aubio_pitch.pitch_confidence'
- aubio_uuid = self.parents['aubio_pitch'].uuid()
- aubio_results = self.process_pipe.results[aubio_uuid]
-
- pitch_confidences = aubio_results[aubio_res_id].data
-
- nb_frameDecision = int(self.decisionLen / self.wStep)
- epsilon = numpy.spacing(pitch_confidences[0])
- w = int(nb_frameDecision/2)
-
- is_mono = []
- for i in range(w, len(pitch_confidences) - w, nb_frameDecision):
- d = pitch_confidences[i - w:i + w]
- conf_mean = numpy.mean(d)
- conf_var = numpy.var(d + epsilon)
- if self.monoLikelihood(conf_mean, conf_var) > self.polyLikelihood(conf_mean, conf_var):
- is_mono += [True]
- else:
- is_mono += [False]
-
- conf = self.new_result(data_mode='value', time_mode='framewise')
- conf = self.new_result(data_mode='value', time_mode='framewise')
- conf.id_metadata.id += '.' + 'yin_confidence'
- conf.id_metadata.name += ' ' + 'Yin Confidence'
- conf.data_object.value = pitch_confidences
-
- self.add_result(conf)
-
- convert = {False: 0, True: 1}
- label = {0: 'Poly', 1: 'Mono'}
- segList = segmentFromValues(is_mono)
- segs = self.new_result(data_mode='label', time_mode='segment')
- segs.id_metadata.id += '.' + 'segments'
- segs.id_metadata.name += ' ' + 'Segments'
-
- segs.data_object.label_metadata.label = label
- segs.data_object.label = [convert[s[2]] for s in segList]
- segs.data_object.time = [(float(s[0]+0.5) * self.decisionLen)
- for s in segList]
-
- segs.data_object.duration = [(float(s[1] - s[0]+1) * self.decisionLen)
- for s in segList]
- self.add_result(segs)
- return
-
- def monoLikelihood(self, m, v):
-
- theta1 = 0.1007
- theta2 = 0.0029
- beta1 = 0.5955
- beta2 = 0.2821
- delta = 0.848
- return self.weibullLikelihood(m, v, theta1, theta2, beta1, beta2,
- delta)
-
- def polyLikelihood(self, m, v):
- theta1 = 0.3224
- theta2 = 0.0121
- beta1 = 1.889
- beta2 = 0.8705
- delta = 0.644
- return self.weibullLikelihood(m, v, theta1, theta2, beta1, beta2,
- delta)
-
- def weibullLikelihood(self, m, v, theta1, theta2, beta1, beta2, delta):
- m = numpy.array(m)
- v = numpy.array(v)
-
- c0 = numpy.log(beta1 * beta2 / (theta1 * theta2))
- a1 = m / theta1
- b1 = a1 ** (beta1 / delta)
- c1 = numpy.log(a1)
-
- a2 = v / theta2
- b2 = a2 ** (beta2 / delta)
- c2 = numpy.log(a2)
- somme1 = (b1 + b2) ** delta
- Pxy = c0 + (beta1 / delta - 1) * c1 + (beta2 / delta - 1) * c2 +\
- (delta - 2) * numpy.log(b1 + b2) +\
- numpy.log(somme1 + 1 / delta - 1) - somme1
-
- return numpy.mean(Pxy)
+++ /dev/null
-# -*- coding: utf-8 -*-
-#
-# Copyright (c) 2013-2014 Maxime Le Coz <lecoz@irit.fr>
-
-# This file is part of TimeSide.
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-# TimeSide is free software: you can redistribute it and/or modify
-# it under the terms of the GNU General Public License as published by
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-# TimeSide is distributed in the hope that it will be useful,
-# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
-# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
-# GNU General Public License for more details.
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-# You should have received a copy of the GNU General Public License
-# along with TimeSide. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
-# Author: Maxime Le Coz <lecoz@irit.fr>
-
-from __future__ import absolute_import
-
-import timeside
-from timeside.core import implements, interfacedoc
-from timeside.analyzer.core import Analyzer
-from timeside.analyzer.preprocessors import frames_adapter
-from timeside.api import IAnalyzer
-from timeside.analyzer.utils import MACHINE_EPSILON
-from timeside.tools.buffering import BufferTable
-
-import numpy
-from scipy.signal import firwin, lfilter, lfiltic
-from scipy.ndimage.morphology import binary_opening, binary_closing
-import os
-
-
-class IRITStartSeg(Analyzer):
- '''
- Segmentation of recording sessions into 'start' and 'session' segments
-
- Properties:
- '''
- implements(IAnalyzer)
-
- @interfacedoc
- def __init__(self):
- super(IRITStartSeg, self).__init__()
-
- self._buffer = BufferTable()
-
- # self.energy = []
-
- self.max_energy = 0.002*2
- self.min_overlap = 20
- self.threshold = 0.12
-
- @interfacedoc
- def setup(self, channels=None, samplerate=None,
- blocksize=None, totalframes=None):
-
- super(IRITStartSeg, self).setup(channels,
- samplerate,
- blocksize,
- totalframes)
-
- self.input_blocksize = int(0.02 * samplerate)
- self.input_stepsize = int(0.008 * samplerate)
-
-
- sr = float(samplerate)
- lowFreq = 100.0
- highFreq = sr / 5
- f1 = lowFreq / sr
- f2 = highFreq / sr
- numtaps = 10
- self.filtre = firwin(numtaps=numtaps, cutoff=[f1, f2], pass_zero=False)
- self.filtre_z = lfiltic(b=self.filtre, a=1, y=0) # Initial conditions
-
- @staticmethod
- @interfacedoc
- def id():
- return "irit_startseg"
-
- @staticmethod
- @interfacedoc
- def name():
- return "IRIT Start/Session segmentation"
-
- @staticmethod
- @interfacedoc
- def unit():
- return ""
-
- def __str__(self):
- return "Labeled Start/session segments"
-
- @frames_adapter
- def process(self, frames, eod=False):
- '''
-
- '''
-
- #self.energy += [numpy.sqrt(numpy.mean(lfilter(self.filtre,
- # 1.0,
- # frames.T[0]) ** 2))]
- # Compute energy
- env, self.filtre_z = lfilter(b=self.filtre, a=1.0, axis=0,
- x=frames[:, 0],
- zi=self.filtre_z)
- self._buffer.append('energy', numpy.sqrt(numpy.mean(env ** 2)))
-
- return frames, eod
-
- def post_process(self):
- '''
-
- '''
- # Normalize energy
- self.energy = self._buffer['energy'][:]
- if self.energy.max():
- self.energy = self.energy / self.energy.max()
-
- silences = [1 if e < self.max_energy else 0 for e in self.energy]
- step = float(self.input_stepsize) / float(self.samplerate())
-
- models_dir = os.path.join(timeside.__path__[0],
- 'analyzer', 'trained_models')
- prototype1_file = os.path.join(models_dir,
- 'irit_noise_startSilences_proto1.dat')
- prototype2_file = os.path.join(models_dir,
- 'irit_noise_startSilences_proto2.dat')
-
- prototype = numpy.load(prototype1_file)
- prototype2 = numpy.load(prototype2_file)
-
- # Lissage pour éliminer les petits segments dans un sens ou l'autre
- struct = [1] * len(prototype)
- silences = binary_closing(silences, struct)
- silences = binary_opening(silences, struct)
-
- seg = [0, -1, silences[0]]
- silencesList = []
- for i, v in enumerate(silences):
- if not (v == seg[2]):
- seg[1] = i
- silencesList.append(tuple(seg))
- seg = [i, -1, v]
- seg[1] = i
- silencesList.append(tuple(seg))
- selected_segs = []
- candidates = []
-
- for s in silencesList:
- if s[2] == 1:
- shape = numpy.array(self.energy[s[0]:s[1]])
-
- d1, _ = computeDist2(prototype, shape)
- d2, _ = computeDist2(prototype2, shape)
- dist = min([d1, d2])
-
- candidates.append((s[0], s[1], dist))
- if dist < self.threshold:
- selected_segs.append(s)
-
- label = {0: 'Start', 1: 'Session'}
-
- segs = self.new_result(data_mode='label', time_mode='segment')
- segs.id_metadata.id += '.' + 'segments'
- segs.id_metadata.name += ' ' + 'Segments'
- segs.data_object.label_metadata.label = label
- segs.data_object.label = [s[2] for s in selected_segs]
- segs.data_object.time = [(float(s[0]) * step)
- for s in selected_segs]
- segs.data_object.duration = [(float(s[1] - s[0]) * step)
- for s in selected_segs]
- self.add_result(segs)
-
- def release(self):
- self._buffer.close()
-
-
-def computeDist2(proto, serie):
- l = len(proto)
- r = range(len(serie))
- serie = numpy.array(list(serie) + [0] * (l - 1))
- v = [numpy.mean(numpy.abs((serie[i:i + l] /
- max([numpy.max(serie[i:i + l]),
- MACHINE_EPSILON])) -
- proto))
- for i in r]
- return numpy.min(v), numpy.argmin(v)
-
-
-def computeDist(v1, v2, min_overlap):
- '''
-
- '''
- m1 = numpy.argmax(v1)
- m2 = numpy.argmax(v2)
- l1 = len(v1)
- l2 = len(v2)
- decal = numpy.abs(m1 - m2)
-
- if m1 >= m2:
- fin = numpy.min([l1 - decal, l2])
- if fin - decal > min_overlap:
-
- v1_out = numpy.array(v1[decal:decal + fin])
- v2_out = numpy.array(v2[:fin])
- d = numpy.mean(numpy.abs(v1_out - v2_out))
- else:
- v1_out = [0]
- v2_out = [1]
- d = 1
- else:
- return computeDist(v2, v1, min_overlap)
-
- return d, v1_out, v2_out
+++ /dev/null
-# -*- coding: utf-8 -*-
-#
-# Copyright (c) 2013 Maxime Le Coz <lecoz@irit.fr>
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-# This file is part of TimeSide.
-
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-# it under the terms of the GNU General Public License as published by
-# the Free Software Foundation, either version 2 of the License, or
-# (at your option) any later version.
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-# TimeSide is distributed in the hope that it will be useful,
-# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
-# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
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-
-# Author: Maxime Le Coz <lecoz@irit.fr>
-
-from timeside.core import implements, interfacedoc
-from timeside.analyzer.core import Analyzer
-from timeside.analyzer.utils import melFilterBank, computeModulation
-from timeside.analyzer.utils import segmentFromValues
-from timeside.api import IAnalyzer
-import numpy as np
-from numpy.fft import rfft
-from scipy.signal import firwin, lfilter
-from timeside.analyzer.preprocessors import frames_adapter
-
-from timeside.tools.parameters import Float, HasTraits
-
-
-class IRITSpeech4Hz(Analyzer):
-
- '''Speech Segmentor based on the 4Hz energy modulation analysis.
-
- Properties:
- - energy4hz (list) : List of the 4Hz energy by frame for the modulation computation
- - threshold (float) : Threshold for the classification Speech/NonSpeech
- - frequency_center (float) : Center of the frequency range where the energy is extracted
- - frequency_width (float) : Width of the frequency range where the energy is extracted
- - orderFilter (int) : Order of the pass-band filter extracting the frequency range
- - normalizeEnergy (boolean) : Whether the energy must be normalized or not
- - nFFT (int) : Number of points for the FFT. Better if 512 <= nFFT <= 2048
- - nbFilters (int) : Length of the Mel Filter bank
- - melFilter (numpy array) : Mel Filter bank
- - modulLen (float) : Length (in second) of the modulation computation window
- '''
-
- implements(IAnalyzer)
-
- # Define Parameters
- class _Param(HasTraits):
- medfilt_duration = Float()
-
- @interfacedoc
- def __init__(self, medfilt_duration=5):
- super(IRITSpeech4Hz, self).__init__()
- self.energy4hz = []
-
- # Classification
- self.threshold = 2.0
-
- # Pass-band Filter
- self.frequency_center = 4.0
- self.frequency_width = 0.5
- self.orderFilter = 100
-
- self.normalizeEnergy = True
- self.modulLen = 2.0
-
- # Median filter duration in second
- self.medfilt_duration = medfilt_duration
-
- @interfacedoc
- def setup(self, channels=None, samplerate=None, blocksize=None,
- totalframes=None):
- super(IRITSpeech4Hz, self).setup(
- channels, samplerate, blocksize, totalframes)
- self.nFFT = 2048
- self.nbFilters = 30
- self.melFilter = melFilterBank(self.nbFilters, self.nFFT, samplerate)
-
- self.wLen = 0.016
- self.wStep = 0.008
- self.input_blocksize = int(self.wLen * samplerate)
- self.input_stepsize = int(self.wStep * samplerate)
-
- @staticmethod
- @interfacedoc
- def id():
- return "irit_speech_4hz"
-
- @staticmethod
- @interfacedoc
- def name():
- return "IRIT Speech 4Hz Modulation"
-
- @staticmethod
- @interfacedoc
- def unit():
- return ""
-
- def __str__(self):
- return "Speech confidences indexes"
-
- @frames_adapter
- def process(self, frames, eod=False):
- '''
-
- '''
-
- frames = frames.T[0]
- # windowing of the frame (could be a changeable property)
- w = frames * np.hamming(len(frames))
-
- # Mel scale spectrum extraction
- f = abs(rfft(w, n=2 * self.nFFT)[0:self.nFFT])
- e = np.dot(f ** 2, self.melFilter)
-
- self.energy4hz.append(e)
-
- return frames, eod
-
- def post_process(self):
- '''
-
- '''
- # Creation of the pass-band filter
- Wo = self.frequency_center / self.samplerate()
- Wn = [Wo - (self.frequency_width / 2) / self.samplerate(),
- Wo + (self.frequency_width / 2) / self.samplerate()]
- num = firwin(self.orderFilter, Wn, pass_zero=False)
-
- # Energy on the frequency range
- self.energy4hz = np.array(self.energy4hz)
- energy = lfilter(num, 1, self.energy4hz.T, 0)
- energy = sum(energy)
-
- # Normalization
- if self.normalizeEnergy and energy.any():
- energy = energy / np.mean(energy)
-
- # Energy Modulation
- frameLenModulation = int(
- self.modulLen * self.samplerate() / self.blocksize())
- modEnergyValue = computeModulation(energy, frameLenModulation, True)
-
- # Confidence Index
- conf = np.array(modEnergyValue - self.threshold) / self.threshold
- conf[conf > 1] = 1
-
- modEnergy = self.new_result(data_mode='value', time_mode='framewise')
- modEnergy.id_metadata.id += '.' + 'energy_confidence'
- modEnergy.id_metadata.name += ' ' + 'Energy Confidence'
-
- modEnergy.data_object.value = conf
-
- self.add_result(modEnergy)
-
- # Segment
- convert = {False: 0, True: 1}
- label = {0: 'nonSpeech', 1: 'Speech'}
-
- decision = modEnergyValue > self.threshold
-
- segList = segmentFromValues(decision)
- # Hint : Median filtering could improve smoothness of the result
- from scipy.signal import medfilt
- output_samplerate = np.float(self.samplerate()) / self.input_stepsize
- N = int(np.ceil(self.medfilt_duration * output_samplerate))
- N += 1 - np.mod(N, 2) # Make N odd
- segList_filt = segmentFromValues(medfilt(decision, N))
-
- segs = self.new_result(data_mode='label', time_mode='segment')
- segs.id_metadata.id += '.' + 'segments'
- segs.id_metadata.name += ' ' + 'Segments'
-
- segs.data_object.label_metadata.label = label
-
- segs.data_object.label = [convert[s[2]] for s in segList]
- segs.data_object.time = [(np.float(s[0]) * self.blocksize() /
- self.samplerate())
- for s in segList]
- segs.data_object.duration = [(np.float(s[1] - s[0] + 1) * self.blocksize() /
- self.samplerate())
- for s in segList]
-
- self.add_result(segs)
-
- # Median filter on decision
- segs = self.new_result(data_mode='label', time_mode='segment')
- segs.id_metadata.id += '.' + 'segments_median'
- segs.id_metadata.name += ' ' + 'Segments after Median filtering'
-
- segs.data_object.label_metadata.label = label
-
- segs.data_object.label = [convert[s[2]] for s in segList_filt]
- segs.data_object.time = [(np.float(s[0]) * self.blocksize() /
- self.samplerate())
- for s in segList_filt]
- segs.data_object.duration = [(np.float(s[1] - s[0] + 1) * self.blocksize() /
- self.samplerate())
- for s in segList_filt]
-
- self.add_result(segs)
-
-
-
- return
+++ /dev/null
-# -*- coding: utf-8 -*-
-#
-# Copyright (c) 2013 Maxime Le Coz <lecoz@irit.fr>
-
-# This file is part of TimeSide.
-
-# TimeSide is free software: you can redistribute it and/or modify
-# it under the terms of the GNU General Public License as published by
-# the Free Software Foundation, either version 2 of the License, or
-# (at your option) any later version.
-
-# TimeSide is distributed in the hope that it will be useful,
-# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
-# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
-# GNU General Public License for more details.
-
-# You should have received a copy of the GNU General Public License
-# along with TimeSide. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
-
-# Author: Maxime Le Coz <lecoz@irit.fr>
-
-from timeside.core import implements, interfacedoc
-from timeside.analyzer.core import Analyzer
-from timeside.analyzer.utils import entropy, computeModulation
-from timeside.analyzer.utils import segmentFromValues
-from timeside.api import IAnalyzer
-from numpy import array
-from scipy.ndimage.morphology import binary_opening
-
-
-class IRITSpeechEntropy(Analyzer):
-
- """Speech Segmentor based on Entropy analysis."""
-
- implements(IAnalyzer)
-
- @interfacedoc
- def setup(self, channels=None, samplerate=None, blocksize=None,
- totalframes=None):
- super(IRITSpeechEntropy, self).setup(
- channels, samplerate, blocksize, totalframes)
- self.entropyValue = []
- self.threshold = 0.4
- self.smoothLen = 5
- self.modulLen = 2
-
- @staticmethod
- @interfacedoc
- def id():
- return "irit_speech_entropy"
-
- @staticmethod
- @interfacedoc
- def name():
- return "IRIT Speech entropy"
-
- @staticmethod
- @interfacedoc
- def unit():
- return ""
-
- def __str__(self):
- return "Speech confidences indexes"
-
- def process(self, frames, eod=False):
- self.entropyValue.append(entropy(frames))
- return frames, eod
-
- def post_process(self):
-
- entropyValue = array(self.entropyValue)
- w = self.modulLen * self.samplerate() / self.blocksize()
- modulentropy = computeModulation(entropyValue, w, False)
- confEntropy = array(modulentropy - self.threshold) / self.threshold
- confEntropy[confEntropy > 1] = 1
-
- conf = self.new_result(data_mode='value', time_mode='framewise')
-
- conf.id_metadata.id += '.' + 'confidence'
- conf.id_metadata.name += ' ' + 'Confidence'
-
- conf.data_object.value = confEntropy
- self.add_result(conf)
-
- # Binary Entropy
- binaryEntropy = modulentropy > self.threshold
- binaryEntropy = binary_opening(
- binaryEntropy, [1] * (self.smoothLen * 2))
-
- convert = {False: 0, True: 1}
- label = {0: 'NonSpeech', 1: 'Speech'}
- segList = segmentFromValues(binaryEntropy)
-
- segs = self.new_result(data_mode='label', time_mode='segment')
- segs.id_metadata.id += '.' + 'segments'
- segs.id_metadata.name += ' ' + 'Segments'
-
- segs.data_object.label_metadata.label = label
-
- segs.data_object.label = [convert[s[2]] for s in segList]
- segs.data_object.time = [(float(s[0]) * self.blocksize() /
- self.samplerate())
- for s in segList]
- segs.data_object.duration = [(float(s[1] - s[0] + 1) * self.blocksize() /
- self.samplerate())
- for s in segList]
-
- self.add_result(segs)
-
- return
+++ /dev/null
-# -*- coding: utf-8 -*-
-#
-# Copyright (c) 2013 David Doukhan <doukhan@limsi.fr>
-
-# This file is part of TimeSide.
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-# TimeSide is free software: you can redistribute it and/or modify
-# it under the terms of the GNU General Public License as published by
-# the Free Software Foundation, either version 2 of the License, or
-# (at your option) any later version.
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-# TimeSide is distributed in the hope that it will be useful,
-# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
-# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
-# GNU General Public License for more details.
-
-# You should have received a copy of the GNU General Public License
-# along with TimeSide. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
-
-# Author: David Doukhan <doukhan@limsi.fr>
-
-from timeside.core import implements, interfacedoc, get_processor
-from timeside.analyzer.core import Analyzer
-from timeside.api import IAnalyzer
-import timeside
-
-from timeside.tools.parameters import Enum, HasTraits, Float, Tuple
-
-import numpy as np
-import pickle
-import os.path
-
-# Require Yaafe
-if not timeside._WITH_YAAFE:
- raise ImportError('yaafelib must be missing')
-
-
-class GMM:
- """
- Gaussian Mixture Model
- """
- def __init__(self, weights, means, vars):
- self.weights = weights
- self.means = means
- self.vars = vars
-
- def llh(self, x):
- n_samples, n_dim = x.shape
- llh = -0.5 * (n_dim * np.log(2 * np.pi) + np.sum(np.log(self.vars), 1)
- + np.sum((self.means ** 2) / self.vars, 1)
- - 2 * np.dot(x, (self.means / self.vars).T)
- + np.dot(x ** 2, (1.0 / self.vars).T))
- + np.log(self.weights)
- m = np.amax(llh,1)
- dif = llh - np.atleast_2d(m).T
- return m + np.log(np.sum(np.exp(dif),1))
-
-
-def slidewinmap(lin, winsize, func):
- """
- map a function to a list of elements using a sliding window
- the window is centered on the element to process
- missing values required by the windows corresponding to the beginning, or end
- of the signal are replaced with the first, or last, element of the list
-
- Parameters:
- ----------
- lin: input (list)
- winsize: size of the sliding windows in samples (int)
- func: function to be mapped on sliding windows
- """
- tmpin = ([lin[0]] * (winsize/2)) + list(lin) + ([lin[-1]] * (winsize -1 - winsize/2))
- lout = []
- for i in xrange(len(lin)):
- lout.append(func(tmpin[i:(i+winsize)]))
- assert(len(lin) == len(lout))
- return lout
-
-def dilatation(lin, winsize):
- """
- morphological dilation
- """
- return slidewinmap(lin, winsize, max)
-
-def erosion(lin, winsize):
- """
- morphological erosion
- """
- return slidewinmap(lin, winsize, min)
-
-
-class LimsiSad(Analyzer):
- """
- Limsi Speech Activity Detection Systems
- LimsiSad performs frame level speech activity detection based on trained GMM models
- For each frame, it computes the log likelihood difference between a speech model and a non speech model.
- The highest is the estimate, the largest is the probability that the frame corresponds to speech.
- Dilatation and erosion procedures are used in a latter stage to obtain speech and non speech segments
-
- The analyser outputs 3 result structures:
- * sad_lhh_diff: the raw frame level speech/non speech log likelihood difference
- * sad_de_lhh_diff: frame level speech/non speech log likelihood difference
- altered with erosion and dilatation procedures
- * sad_segments: speech/non speech segments
- """
- implements(IAnalyzer)
-
- # Define Parameters
- class _Param(HasTraits):
- sad_model = Enum('etape', 'maya')
- dews = Float
- speech_threshold = Float
- dllh_bounds = Tuple(Float, Float)
-
- def __init__(self, sad_model='etape', dews=0.2, speech_threshold=1.,
- dllh_bounds=(-10., 10.)):
- """
- Parameters:
- ----------
-
- sad_model : string bellowing to ['etape', 'maya']
- Allows the selection of trained speech activity detection models.
- * 'etape' models were trained on data distributed in the framework of the
- ETAPE campaign (http://www.afcp-parole.org/etape.html)
- These models are suited for radionews material (0.974 AUC on Etape data)
- * 'maya' models were obtained on data collected by EREA – Centre
- Enseignement et Recherche en Ethnologie Amerindienne
- These models are suited to speech obtained in noisy environments
- (0.915 AUC on Maya data)
-
-
- dews: dilatation and erosion window size (seconds)
- This value correspond to the size in seconds of the sliding window
- used to perform a dilation followed by an erosion procedure
- these procedures consist to output the max (respectively the min) of the
- speech detection estimate. The order of these procedures is aimed at removing
- non-speech frames corresponding to fricatives or short pauses
- The size of the windows correspond to the minimal size of the resulting
- speech/non speech segments
-
- speech_threshold: threshold used for speech/non speech decision
- based on the log likelihood difference
-
- dllh_bounds: raw log likelihood difference estimates will be bound
- according this (min_llh_difference, max_llh_difference) tuple
- Usefull for plotting log likelihood differences
- if set to None, no bounding will be done
- """
- super(LimsiSad, self).__init__()
-
- # feature extraction defition
- feature_plan = ['mfcc: MFCC CepsIgnoreFirstCoeff=0 blockSize=1024 stepSize=256',
- 'mfccd1: MFCC CepsIgnoreFirstCoeff=0 blockSize=1024 stepSize=256 > Derivate DOrder=1',
- 'mfccd2: MFCC CepsIgnoreFirstCoeff=0 blockSize=1024 stepSize=256 > Derivate DOrder=2',
- 'zcr: ZCR blockSize=1024 stepSize=256']
- yaafe_analyzer = get_processor('yaafe')
- self.parents['yaafe'] = yaafe_analyzer(feature_plan=feature_plan,
- input_samplerate=16000)
-
- # informative parameters
- # these are not really taken into account by the system
- # these are bypassed by yaafe feature plan
- self.input_blocksize = 1024
- self.input_stepsize = 256
-
- # load gmm model
- if sad_model not in ['etape', 'maya']:
- raise ValueError(
- "argument sad_model %s not supported. Supported values are 'etape' or 'maya'" % sad_model)
- self.sad_model = sad_model
- picfname = os.path.join(
- timeside.__path__[0], 'analyzer', 'trained_models', 'limsi_sad_%s.pkl' % sad_model)
- self.gmms = pickle.load(open(picfname, 'rb'))
-
- self.dews = dews
- self.speech_threshold = speech_threshold
- self.dllh_bounds = dllh_bounds
-
- @staticmethod
- @interfacedoc
- def id():
- return "limsi_sad"
-
- @staticmethod
- @interfacedoc
- def name():
- return "Limsi speech activity detection system"
-
- @staticmethod
- @interfacedoc
- def unit():
- # return the unit of the data dB, St, ...
- return "Log Probability difference"
-
- @property
- def force_samplerate(self):
- return 16000
-
- def process(self, frames, eod=False):
- return frames, eod
-
- def post_process(self):
- # extract signal features
- yaafe_result = self.process_pipe.results[self.parents['yaafe'].uuid()]
- mfcc = yaafe_result['yaafe.mfcc']['data_object']['value']
- mfccd1 = yaafe_result['yaafe.mfccd1']['data_object']['value']
- mfccd2 = yaafe_result['yaafe.mfccd2']['data_object']['value']
- zcr = yaafe_result['yaafe.zcr']['data_object']['value']
- features = np.concatenate((mfcc, mfccd1, mfccd2, zcr), axis=1)
-
- # compute log likelihood difference
- res = 0.5 + 0.5 * (self.gmms[0].llh(features) - self.gmms[1].llh(features))
-
- # bounds log likelihood difference
- if self.dllh_bounds is not None:
- mindiff, maxdiff = self.dllh_bounds
- res = np.minimum(np.maximum(res, mindiff), maxdiff)
-
- # performs dilation, erosion, erosion, dilatation
- ws = int(self.dews * float(self.input_samplerate ) / self.input_stepsize)
- deed_llh = dilatation(erosion(erosion(dilatation(res, ws), ws), ws), ws)
-
- # infer speech and non speech segments from dilated
- # and erroded likelihood difference estimate
- last = None
- labels = []
- times = []
- durations = []
- for i, val in enumerate([1 if e > self.speech_threshold else 0 for e in deed_llh]):
- if val != last:
- labels.append(val)
- durations.append(1)
- times.append(i)
- else:
- durations[-1] += 1
- last = val
- times = [(float(e) * self.input_stepsize) / self.input_samplerate for e in times]
- durations = [(float(e) * self.input_stepsize) / self.input_samplerate for e in durations]
-
-
- # outputs the raw frame level speech/non speech log likelihood difference
- sad_result = self.new_result(data_mode='value', time_mode='framewise')
- sad_result.id_metadata.id += '.' + 'sad_lhh_diff'
- sad_result.id_metadata.name += ' ' + 'Speech Activity Detection Log Likelihood Difference'
- sad_result.data_object.value = res
- self.add_result(sad_result)
-
- # outputs frame level speech/non speech log likelihood difference
- # altered with erosion and dilatation procedures
- sad_de_result = self.new_result(data_mode='value', time_mode='framewise')
- sad_de_result.id_metadata.id += '.' + 'sad_de_lhh_diff'
- sad_de_result.id_metadata.name += ' ' + 'Speech Activity Detection Log Likelihood Difference | dilat | erode'
- sad_de_result.data_object.value = deed_llh
- self.add_result(sad_de_result)
-
- # outputs speech/non speech segments
- sad_seg_result = self.new_result(data_mode='label', time_mode='segment')
- sad_seg_result.id_metadata.id += '.' + 'sad_segments'
- sad_seg_result.id_metadata.name += ' ' + 'Speech Activity Detection Segments'
- sad_seg_result.data_object.label = labels
- sad_seg_result.data_object.time = times
- sad_seg_result.data_object.duration = durations
- sad_seg_result.data_object.label_metadata.label = {0: 'Not Speech', 1: 'Speech'}
-
- self.add_result(sad_seg_result)
+++ /dev/null
-((itimeside.analyzer.limsi_sad
-GMM
-p0
-(dp1
-S'weights'
-p2
-cnumpy.core.multiarray
-_reconstruct
-p3
-(cnumpy
-ndarray
-p4
-(I0
-tp5
-S'b'
-p6
-tp7
-Rp8
-(I1
-(I64
-tp9
-cnumpy
-dtype
-p10
-(S'f8'
-p11
-I0
-I1
-tp12
-Rp13
-(I3
-S'<'
-p14
-NNNI-1
-I-1
-I0
-tp15
-bI00
-S'\xa4\xfaC\xb5\xbb\x01\x98?\x10 \xac\xb4\\\x9a\x97?\x9f\x7f\xcb{\x986\x96?\xb5\xd3\xdc\xae\x845\x96?\x86\xb1(v}\x19\x95?|\x947\x94\xfd\x9d\x94?\\6\x1c\x92\xcf"\x94?\x1a\xc8\xdf\xd8c\xfb\x93?J\x07+n%\xa2\x93?[\x0f\r%\xedr\x93?\x0b\x947\x9f\xcd\x15\x93?\xc06!-e\x15\x93?z\xc0bl`\xc3\x92?x\xda\xbc\xf8^\x91\x92?\xd0\xb6\xf5!\xeb\x85\x92?\xad\x17\xa1\xee\x8a\x81\x92?\x81\x82\x9c;\xc8|\x92?["XM\xd1s\x92?\xef\x9a\xeaG\x02k\x92?\x96\\\x00*\xa0C\x92?\x80\x81\xd6m\xd5:\x92?\x94\xa0\xcb\xeeq*\x92?PQ\x04i\x15\x19\x92?\x9d\xce\xb2\xcb\xf2\xfb\x91?{$\x9a\xf4\x80\xb1\x91?\n!\x7f\xac\xe1\xaa\x91?\xean\x1e\xa3\x14\x8b\x91?\x16\x11\xe8\xbd\x8c\x82\x91?\xfe`\xed\x1a\xfe\x1c\x91?\xf8\xc5\x96\rb\xca\x90?>\xfe\x86\xfc\xa8\xb1\x90?\x05\xc2\xd9\xd8\x18\x86\x90?\xf8\xd9\x8c\x0bq\x83\x90?2\xcc\xe7+Dx\x90?\x94\xe4\x03G\xfct\x90?\x15\x00gY\xacP\x90?\x97~9T\x10.\x90?\xd3\xb7\x16*\xbb&\x90?\xf0\x13\xc2\xcb3/\x8f?5TP\xec"\x9d\x8d?\x10\x0c\xe7^Y\xd7\x8c?\xa8xH\xc6s\xcb\x8c?\xfa\x04\xf4\xe0+\xb7\x8c?\x10\x15b\xe4av\x8c?\xaf\xc7\xe1\xe9\xaf]\x8c?\xa7z\xd6\xef\xa6\x0b\x8c?\xc9\x95;\x7f0t\x8b?C\xcb\xba\xae^\x03\x8b?\r\x17\x19W7\xdf\x8a?\xc7,\xb9\xdf\x07\x17\x8a?.\xcf\x18\xc3W\xee\x89?\x14`\xba\x1e\x9a*\x89?`U\x0b_\x80\x9e\x88?\x1d\x89\xb3\xd8)\x87\x88?|u\xa5\xe8\xed;\x88?\xd4xm\x96\n4\x85?d\x8b(yR\x9b\x84?{\xf3pl)U\x84?\xda1\x96,\x9b2\x84?+\x0e\xcf\x05\xf9\x90\x83?\x86$0\xee $\x83?\x07V?\xe9\xb0q\x82?*%HV\x834\x82?\xc4Xozw\xf1w?'
-p16
-tp17
-bsS'vars'
-p18
-g3
-(g4
-(I0
-tp19
-g6
-tp20
-Rp21
-(I1
-(I64
-I40
-tp22
-g13
-I00
-S'\x80\xd0C\xfbpi\xf7?` \x9bQ\xcd\'\xde?\x7f\xb9\xe8O\x1d\x9e\xd5? \xf6A\xfcb\xdc\xd0?\xd6PD\xee\xec\x8c\xcd?)\xb9O\x07\xdb\xda\xc1?|Z\xd0\xbbH\x12\xc2?\x93H\xae\x96\xaa\xe3\xba?,\xa5\x08\xdc\x96O\xbb?}P\t\xe0\x83\xc5\xb5?R$Z\xa3x[\xb5?\x82\xa4\xdb\xa5q=\xb5?\xc2\xee\xf3\xfb\xb6S\xaf?\xf2\xcf_\xc6\xb1B\xc2?\xd4\xdc\xd5\xe7\x151\xad?\xe2\xd2\x8c\xfeP\xce\x8c?>\xde\x98l\xc9e\x8e?\x81\xb2hN\xb2\x95y?\x06\xa1\x0fO\n\xc4m?P]\xfc\xd0\x97\xb3j?$\x00@6\xb1`f?\xf9\xe3\x94\x0e^#b?\xb2\xe2g\x8e\xdajc?+\xa0\xf5\x12\x91;_?G-\x8a{\xff\xa5]?\x9bv\x0ed\x1eIW?\xea\x15j\x198\x95\x92?\x06\xc1v@+[}?O\xe1\xad\x16\xff\x8bc?f\x97\xfbO\xd39b??]R\x18\xbcZT?\xc0hr\xcb\xc9JI?\x02#L\x11\xed\xe4E?5z\xce\xa3\x8c\xb3B?\x97\xaa`\xb9\xca\xf8A?\xcf]\x7f\x1f>\x01>?f\xb1y\x00\xc7l;?\xf7\x87\xccl\xf3\xcf;?\x90\x08\xb76o\x954?(\xbb\x8a\xaf4\x80E?\x00@^\xf1\xe4\x0b\xfb?p\xad\xda\xd1I^\xdc?\x14;<\xdcb\xd5\xd7?\xa0\xcc\xb1y\x1d\xb8\xdc?+\xfc\xad\xc0\xab\xa8\xcd?\x8f\x0f\xa9\xd2\xb7D\xc5?\xda\xf2G\xffW\x89\xbd?a\xd4\x9e\xd8\xeeI\xbb?D\r\x93y#\xb1\xbf?\xf5@\xadU\xb85\xb6?(\xb5\xaa\xa0\xcc\xc2\xbb?e\xca\xeb\xdc\x8e\x81\xb5?\xdcv#B\xf4\xd3\xb3?"f\x10\xe3\r\xe9\xbb?\xff\x10\x9a0\xdd$\xa6?uR\xde\x9c\x8d|\x91?+`\xe07\x9d\x8c\x8f?%4\x89\x89\xba\x89y?\x98B_"~\x1er?\xc0P\xd2\x96\xce5o?\xce\xb0\xe1=\x19\xfbg?\x1fT\'\x80\xc2\xaff?\x06\xe5\x8e\xcfO\xbfc?\n\n]\xc7\xe5_c?\xd7\xc0\xe6>\xfc\xbdd?\xc1\xd8i\xe7sEa?\xb3\xf1(\xd3\xe6\xc4\x8a?\xfcb\r\x8b\xa1\x9ar?#\\\xbf\x91\x0c\xdea?v\x8a\x9fZD\x08d?\xc4[\x05\xc0T\x18S?tdTD\x05\xbfJ?T\xe4\xb2\xcb\xaa\xd5D?;QV\xe0\x94]C?d\x80\x11\t\xd19C?\xd4;\'\xd3/\x8f@?\xefE\tR[\xa8??I\xa4T\xa5`\xf7<?\x98\'\x0f$P\xd0;?\xac\xb7\xa9\xbd\xfa/P?\x00UR\xa9\xb5\xfa\xed?`\xf5\x02BS\xcc\xdd?$\x01\xad\xdd#F\xd2?\x88\xdf\xbd\xb9\xab\xa5\xcf?80[KE\xa1\xd0?@ 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\xd6\xe0L\x8e?\xb2\xb6\xb9\x16\x1b\x08\x93?\xbf<\x9c\x1c\xe2\x8f\x93?e\\\xa7\x84\xef\xe6\x91?\xf9\xe2\x04\n\x1b\xe2w?\x7f\xd18\x9d\x95\x1at?\xa6\x99gYh\xaf\x82?cM\xc5AU\xb5\x91?\xb4\x80\xea\xb3o\xc2\x8a?\xd7\xbfc\x9a\xb5\x11\x8f?\xcc\x02\xceP+\x92\xc0\xbf\xa8\x1aD\x98\xf2\xda\xac\xbf\xd0fs\xdd\xfb9{\xbfR\xb7Bh\xe7\xe3\x98\xbf\xcd:r\xbf-\t\x94\xbfHs3\xde\xe9\xa1\x86\xbf\xb5\xa3\xe7W*\x10\x86\xbf\xe84\xf4\x93\xba\x83\x91\xbf\xe8YV\xa3&\xd4\x8d\xbf\xb0\x82I\x94;!\x83\xbf@D\x06\xfb+g\x88\xbfE$\x96\xb7\x92\x18\x8e\xbfR\xe6\x93\xcb;;\x88\xbfm\xca\x8aQ`\xd8\xa5?\xabGZ#\xd5\x8d&\xc0\xf0\xe7\x12\x969\xce\x0f@\x0f4N\xef\xbdX\xe0?\xdf/`\xbalk\xe0?H\xda^kLU\xd2?s\x18\xad9\xd3\xbb\xd7?!\xd7G3jK\xce?\xf9z\x1f\xc6\xe7\xbd\xd3?\xfd\xde\xa7Hg\xf4\xcc?A\x7f\xbc\xe0\xc9\xdb\xc1?\x94@\x86KuP\xb3?\xcf\xcbA\t\x15\xfd\xa4?\xc2\xb9Vf\xbb\x06\xa9\xbf\x0f,\x8f\xab\xfdq\xc7?.(o\xd1\xa7a\xbe?)!<.0\xf8\xae?QO\x0b>\xad\x9f\xb2?\xdd]|\x9b\x9a\xaf\xa7?c\xa0$2\x9c\x8f\x9d?\xa3\xa9#\x96j\xd3\x9a?\x9f\xef\x16!P`\x99?E\xf8\xe0\x15\xfbC\x99?\xba\x7f\xea\x81r\x9e\x95?4\xfd\xd9\x1e\xb7\x17\xa0?\x8d\xe17\xd6\xc7\xce\xa2?<\x065Z.i\xa1?\xd5\x99\x06\xe6\xd7\xe9\xc1\xbf\xd2\xce\x10\x0f;l\x9c\xbf\xdb\xb2F\xa8\n\x9d\x95?L\x8dC\x1ae\x92\x86\xbf\xa3\x01/\xf9\xac\xb8z\xbf\xb0\x01\xee3WwF\xbf]\xf8\xa4\x8b$!T\xbf\x81\x05A \xd7\xce\x84\xbf\xcfkA\xfc#\x97\x80\xbf\x99\xa8.\xe1H\x87c\xbf\\\x7f;\xb0\x18:8\xbf\xdbi\xb9W\x98\xf8h\xbf\xbc+\xfa\x9f\x8b\xcaX\xbf\x90\x1ek~gY\xac?\x86F~\xd4zr0\xc0\xcc,\xa9O}\xb1\x04@\xe9\x8c#\xde,h\xf3?|s\xeb\xc9\x9cx\xe2?\x9e\xa8J%\xcbd\xd7?\xba\xb3K\nV\x9a\xd4?Ym\x7f2\x13D\xd4?K\xee\\m\xcc\x96\xd1?\xda0\xea\x1b\xf04\xca?\x9b\x8c\xe6\xa2\xfe\x85\xc1?\x9fM\x86\xd28\xf0\xb6?\x8d\x1e\xfa\xfcJ]\xbb?8\xee\xd9\xcc\x83\x85\xc2?\xeb\xf4,O\x0e-\xc1\xbf\x99B\xee\xfb\x9d\x0e\xb9\xbf\xf0Q\x11\x83\x17\x14w\xbf\xac\xa4n\xb6ekb\xbf" "V\x97\xd7%\xbf\x83\xf6\x81!\xbf\xd9~?\x93^5\xe5\xcal\x8b?iK\xf4\\\x87\xc9\x86?\x02\xf7R\x1c8/n?\xbc)s\xc3{\x94|\xbf\x94\xff\xbb\x0e\xdb\'\x83\xbf\x17&tI\x1fBa\xbf\x92\xd3\xa4\xec"\xe0i\xbf3\xc2\xab\xe6\x0eY\xb3?k\xa2\xea\xcc\xe9G\x87?\xdd\x9e\xe8\xa0\x11\x8d\x95\xbf\x05\xa4\xf1\xcd\x89\xf2r\xbf\xea\\\xa3}\xbc\x89z\xbf\xfe8\xfb\x004\xact\xbf\xea\xdd\xde4\x14\x7fn\xbfS\xab2c\xa4\xf5h\xbf\x85\xa6\xa7X\xa7Mx\xbfe\xceEFBlL\xbf* \xaaW\xa8\xd5S?\xd6jv\xab#\xd1]\xbf\xf1\x8d%\xa5\x8f\xde`\xbfw\xda\x12\x17e\xdf\xab?\xd97+\xca\x9f\xe3:\xc0\xc4\x81\xc2yTS\xc6?$6\xdbT\x88w\xb8?\x80x`\x872]\xc4?\xe9k\'\x04\xf2Z\xbd?\xf6\xcb\xc1nE<\xa7?}~\xa7%zH\x8b?,\x03\xc5\x8d\xcb\x8f\x92?\xcd"N\xc6C\xdf\x9d?\xca\xd8i}|\xd1\xa5?\x9e\xd6bP=b\xad?\xcc\xcb\x88\x84\xec1\xb1?\xd7\xb6\x11\x88\xaf\x1e\xa9?\\\x9e4\xa5\xf0\xc9x?\x07\x98\xcfP\x8eqX\xbf\xf6\x13\rm\xa2\x87p\xbf\x00~\x10\xc5\xe0\xbbe\xbf\xad<\xaa\xa3I\xe7|\xbfD\xec\x12\xf1G\x04q\xbf\xa2\x96#\x81$\xe3a?l\xf0\x931/lw\xbfV\x91\tf\xd9\xbf{\xbf\x0ed\xb8\xf0\x02\xc8c\xbf\xdb"\xe1"\xca-\x00\xbf\xb0\xffw\xd8\x93\xbc[?B\xae\xcdn\xd6\x08D\xbf^\x90\xf9\x1b\xa7^C\xbf\xd2\xd8z\x07\n\xcfO?\x06\xc7\x95K\x93\xbbJ\xbf\xf6\xf9\x01h\xc1\xb3j\xbfzN\xbe\x02Q\xac[\xbf>\xd5o\xf3\x8e\xdbi?\xa1n\xc4\xc0\xf3\xadm?h*J\x1e\x0c\xc4p?\xd1\xfd\xe2L\xbe\xeej?%\xda\x90\xc9\xeb\xcc<?U\xc3\\]\x1b\xe3Q\xbf\x075\xb1\x8c\x90\xd4q\xbfl\xd1\x8a*]\xd1f\xbfC\xb9$\xff\rz\xcc?w\x88m{\x9d\xe9:\xc0a\xf7\xc2\xd3\xef\x80\xc8?A\x18\x0b\xf07\xc1\xaf?1\x8c\x95\xb8q\xf7\xb6?-\x06\xe2X\x10\x06\xaf?/\xf6"\x97\xf5e\xbf?\xd5W{\xed\xec\x10\xc0?\x00\x82\xe0\x9f\xc1\xbb\xbe?\x9f\xef4\xe3\xbfH\xbb?nJ\xe1\xbb\x87\xfc\xb3?I\xd6n\xaa\xf0\xa6\xae?\xd6\r\xd3\xf8\xb0\xd8\x8b\xbf\x97Yy:4\xdcv\xbf\x95xlk\xdd\x06w\xbf\xe3\xae\x0e\xb3\xf2\x13g?b\x16h`U$q?c\xfd\xf6\xd4\xa4}e?\xd6\x90>\x1a\xd0\xb3{?VYE\xb9z\xecl?\xf5<\xdb\x1f\t=c\xbfj\r\xb8\xe6V\x95\x81?]s\x9c\xbc\xc7\xdfz?v\x88\xdb\x1cSpY?K\xc9\x07\x17#gP\xbf\xbb\xe3\xe1\xdf\xc8gg\xbfD\x8b\x18\xbc\xd1<A\xbf!V#\x16\xb4\x06T?\x98\x87\x1f\xde\xac\x88"\xbf\xc7\xa0+Y+\xadR?eG\xad%_vr??*\x80C6\x01a?T\x0c\x84\x0e\x94wm\xbf \x81\xbd\x95m\xb4q\xbf\xa9:\xf3\x80\x05Xv\xbf\xa0\xf3\x9a\x08\n_r\xbf\x0f+\x12\x80W\x04&\xbf,\'\x9a\x84J\x9dP?\xf2\xff4\x15\x01\x80s?\xba{@4[\x01k?\x9e\xd53[B\x96\xcb?'
-p50
-tp51
-bsbtp52
-.
\ No newline at end of file
+++ /dev/null
-# -*- coding: utf-8 -*-
-#
-# Copyright (c) 2013 Paul Brossier <piem@piem.org>
-
-# This file is part of TimeSide.
-
-# TimeSide is free software: you can redistribute it and/or modify
-# it under the terms of the GNU General Public License as published by
-# the Free Software Foundation, either version 2 of the License, or
-# (at your option) any later version.
-
-# TimeSide is distributed in the hope that it will be useful,
-# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
-# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
-# GNU General Public License for more details.
-
-# You should have received a copy of the GNU General Public License
-# along with TimeSide. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
-
-# Author: Paul Brossier <piem@piem.org>
-
-import numpy as np
-
-MACHINE_EPSILON = np.finfo(np.float32).eps
-
-
-def downsample_blocking(frames, hop_s, dtype='float32'):
- # downmixing to one channel
- if len(frames.shape) != 1:
- downsampled = frames.sum(axis=-1) / frames.shape[-1]
- else:
- downsampled = frames
- # zero padding to have a multiple of hop_s
- if downsampled.shape[0] % hop_s != 0:
- pad_length = hop_s + \
- downsampled.shape[0] / hop_s * hop_s - downsampled.shape[0]
- downsampled = np.hstack(
- [downsampled, np.zeros(pad_length, dtype=dtype)])
- # blocking
- return downsampled.reshape(downsampled.shape[0] / hop_s, hop_s)
-
-
-def computeModulation(serie, wLen, withLog=True):
- '''
- Compute the modulation of a parameter centered.
- Extremums are set to zero.
-
- Args :
- - serie : list or numpy array containing the serie.
- - wLen : Length of the analyzis window in samples.
- - withLog : Whether compute the var() or log(var()) .
-
- Returns :
- - modul : Modulation of the serie.
-
- '''
- sLen = len(serie)
- modul = np.zeros((sLen,))
- w = int(wLen / 2)
-
- for i in range(w, sLen - w):
-
- d = serie[i - w:i + w]
- if withLog:
- if not (d > 0).all():
- d[d <= 0] = MACHINE_EPSILON # prevent log(0)=inf
- d = np.log(d)
-
- modul[i] = np.var(d)
-
- modul[:w] = modul[w]
- modul[-w:] = modul[-w - 1]
-
- return modul
-
-
-def segmentFromValues(values, offset=0):
- '''
-
- '''
-
- seg = [offset, -1, values[0]]
- segList = []
- for i, v in enumerate(values):
-
- if not (v == seg[2]):
- seg[1] = i + offset - 1
- segList.append(tuple(seg))
- seg = [i + offset, -1, v]
-
- seg[1] = i + offset
- segList.append(tuple(seg))
-
- return segList
-
-
-# Attention
-# ---------
-#
-# Double emploi avec le calcul mfcc d'aubio. Voir pour la fusion...
-# Maxime
-
-def melFilterBank(nbFilters, fftLen, sr):
- '''
- Grenerate a Mel Filter-Bank
-
- Args :
- - nbFilters : Number of filters.
- - fftLen : Length of the frequency range.
- - sr : Sampling rate of the signal to filter.
- Returns :
- - filterbank : fftLen x nbFilters matrix containing one filter by column.
- The filter bank can be applied by matrix multiplication
- (Use numpy *dot* function).
- '''
- fh = float(sr) / 2.0
- mh = 2595 * np.log10(1 + fh / 700)
-
- step = mh / nbFilters
-
- mcenter = np.arange(step, mh, step)
-
- fcenter = 700 * (10 ** (mcenter / 2595) - 1)
-
- filterbank = np.zeros((fftLen, nbFilters))
-
- for i, _ in enumerate(fcenter):
-
- if i == 0:
- fmin = 0.0
- else:
- fmin = fcenter[i - 1]
-
- if i == len(fcenter) - 1:
- fmax = fh
- else:
- fmax = fcenter[i + 1]
-
- imin = np.ceil(fmin / fh * fftLen)
- imax = np.ceil(fmax / fh * fftLen)
-
- filterbank[imin:imax, i] = triangle(imax - imin)
-
- return filterbank
-
-
-def triangle(length):
- '''
- Generate a triangle filter.
-
- Args :
- - length : length of the filter.
- returns :
- - triangle : triangle filter.
-
- '''
- triangle = np.zeros((1, length))[0]
- climax = np.ceil(length / 2)
-
- triangle[0:climax] = np.linspace(0, 1, climax)
- triangle[climax:length] = np.linspace(1, 0, length - climax)
- return triangle
-
-
-def entropy(serie, nbins=10, base=np.exp(1), approach='unbiased'):
- '''
- Compute entropy of a serie using the histogram method.
-
- Args :
- - serie : Serie on witch compute the entropy
- - nbins : Number of bins of the histogram
- - base : Base used for normalisation
- - approach : String in the following set : {unbiased,mmse}
- for un-biasing value.
-
- Returns :
- - estimate : Entropy value
- - nbias : N-bias of the estimate
- - sigma : Estimated standard error
-
- Raises :
- A warning in case of unknown 'approach' value.
- No un-biasing is then performed
-
- '''
-
- estimate = 0
- sigma = 0
- bins, edges = np.histogram(serie, nbins)
- ncell = len(bins)
- norm = (np.max(edges) - np.min(edges)) / len(bins)
-
- for b in bins:
- if b == 0:
- logf = 0
- else:
- logf = np.log(b)
- estimate = estimate - b * logf
- sigma = sigma + b * logf ** 2
-
- count = np.sum(bins)
- estimate = estimate / count
- sigma = np.sqrt((sigma / count - estimate ** 2) / float(count - 1))
- estimate = estimate + np.log(count) + np.log(norm)
- nbias = -(ncell - 1) / (2 * count)
-
- if approach == 'unbiased':
- estimate = estimate - nbias
- nbias = 0
-
- elif approach == 'mmse':
- estimate = estimate - nbias
- nbias = 0
- lambda_value = estimate ^ 2 / (estimate ^ 2 + sigma ^ 2)
- nbias = (1 - lambda_value) * estimate
- estimate = lambda_value * estimate
- sigma = lambda_value * sigma
- else:
- return 0
-
- estimate = estimate / np.log(base)
- nbias = nbias / np.log(base)
- sigma = sigma / np.log(base)
- return estimate
-
-
-def nextpow2(value):
- """Compute the nearest power of two greater or equal to the input value"""
- if value >= 1:
- return 2**np.ceil(np.log2(value)).astype(int)
- elif value > 0:
- return 1
- elif value == 0:
- return 0
- else:
- raise ValueError('Value must be positive')
--- /dev/null
+#!/usr/bin/env python
+# encoding: utf-8
+
+
+__import__('pkg_resources').declare_namespace(__name__)
--- /dev/null
+# -*- coding: utf-8 -*-
+#
+# Copyright (c) 2013 Maxime Le Coz <lecoz@irit.fr>
+
+# This file is part of TimeSide.
+
+# TimeSide is free software: you can redistribute it and/or modify
+# it under the terms of the GNU General Public License as published by
+# the Free Software Foundation, either version 2 of the License, or
+# (at your option) any later version.
+
+# TimeSide is distributed in the hope that it will be useful,
+# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
+# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
+# GNU General Public License for more details.
+
+# You should have received a copy of the GNU General Public License
+# along with TimeSide. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
+
+# Author: Maxime Le Coz <lecoz@irit.fr>
+from __future__ import absolute_import
+from timeside.plugins.analyzer.utils import segmentFromValues
+from timeside.core import implements, interfacedoc
+from timeside.core.analyzer import Analyzer, IAnalyzer
+import numpy
+from timeside.core.preprocessors import frames_adapter
+from timeside.plugins.analyzer.externals.aubio_pitch import AubioPitch
+
+
+class IRITMonopoly(Analyzer):
+ """
+ Segmentor Monophony/Polyphony based on the analysis of yin confidence.
+
+ Properties:
+ """
+ implements(IAnalyzer)
+
+ @interfacedoc
+ def __init__(self):
+ super(IRITMonopoly, self).__init__()
+
+ # Irit Monopoly parameters
+ self.decisionLen = 1.0
+ self.wLen = 0.1
+ self.wStep = 0.05
+
+ self._aubio_pitch_analyzer = AubioPitch(blocksize_s=self.wLen,
+ stepsize_s=self.wStep)
+ self.parents['aubio_pitch'] = self._aubio_pitch_analyzer
+
+ @interfacedoc
+ def setup(self, channels=None, samplerate=None,
+ blocksize=None, totalframes=None):
+ super(IRITMonopoly, self).setup(channels,
+ samplerate,
+ blocksize,
+ totalframes)
+
+ self.input_blocksize = self._aubio_pitch_analyzer.input_blocksize
+ self.input_stepsize = self._aubio_pitch_analyzer.input_stepsize
+
+ @staticmethod
+ @interfacedoc
+ def id():
+ return "irit_monopoly"
+
+ @staticmethod
+ @interfacedoc
+ def name():
+ return "IRIT Monophony / Polyphony classification"
+
+ @staticmethod
+ @interfacedoc
+ def unit():
+ return ""
+
+ def __str__(self):
+ return "Labeled Monophonic/Polyphonic segments"
+
+ @frames_adapter
+ def process(self, frames, eod=False):
+ return frames, eod
+
+ def post_process(self):
+ '''
+
+ '''
+ aubio_res_id = 'aubio_pitch.pitch_confidence'
+ aubio_uuid = self.parents['aubio_pitch'].uuid()
+ aubio_results = self.process_pipe.results[aubio_uuid]
+
+ pitch_confidences = aubio_results[aubio_res_id].data
+
+ nb_frameDecision = int(self.decisionLen / self.wStep)
+ epsilon = numpy.spacing(pitch_confidences[0])
+ w = int(nb_frameDecision/2)
+
+ is_mono = []
+ for i in range(w, len(pitch_confidences) - w, nb_frameDecision):
+ d = pitch_confidences[i - w:i + w]
+ conf_mean = numpy.mean(d)
+ conf_var = numpy.var(d + epsilon)
+ if self.monoLikelihood(conf_mean, conf_var) > self.polyLikelihood(conf_mean, conf_var):
+ is_mono += [True]
+ else:
+ is_mono += [False]
+
+ conf = self.new_result(data_mode='value', time_mode='framewise')
+ conf = self.new_result(data_mode='value', time_mode='framewise')
+ conf.id_metadata.id += '.' + 'yin_confidence'
+ conf.id_metadata.name += ' ' + 'Yin Confidence'
+ conf.data_object.value = pitch_confidences
+
+ self.add_result(conf)
+
+ convert = {False: 0, True: 1}
+ label = {0: 'Poly', 1: 'Mono'}
+ segList = segmentFromValues(is_mono)
+ segs = self.new_result(data_mode='label', time_mode='segment')
+ segs.id_metadata.id += '.' + 'segments'
+ segs.id_metadata.name += ' ' + 'Segments'
+
+ segs.data_object.label_metadata.label = label
+ segs.data_object.label = [convert[s[2]] for s in segList]
+ segs.data_object.time = [(float(s[0]+0.5) * self.decisionLen)
+ for s in segList]
+
+ segs.data_object.duration = [(float(s[1] - s[0]+1) * self.decisionLen)
+ for s in segList]
+ self.add_result(segs)
+ return
+
+ def monoLikelihood(self, m, v):
+
+ theta1 = 0.1007
+ theta2 = 0.0029
+ beta1 = 0.5955
+ beta2 = 0.2821
+ delta = 0.848
+ return self.weibullLikelihood(m, v, theta1, theta2, beta1, beta2,
+ delta)
+
+ def polyLikelihood(self, m, v):
+ theta1 = 0.3224
+ theta2 = 0.0121
+ beta1 = 1.889
+ beta2 = 0.8705
+ delta = 0.644
+ return self.weibullLikelihood(m, v, theta1, theta2, beta1, beta2,
+ delta)
+
+ def weibullLikelihood(self, m, v, theta1, theta2, beta1, beta2, delta):
+ m = numpy.array(m)
+ v = numpy.array(v)
+
+ c0 = numpy.log(beta1 * beta2 / (theta1 * theta2))
+ a1 = m / theta1
+ b1 = a1 ** (beta1 / delta)
+ c1 = numpy.log(a1)
+
+ a2 = v / theta2
+ b2 = a2 ** (beta2 / delta)
+ c2 = numpy.log(a2)
+ somme1 = (b1 + b2) ** delta
+ Pxy = c0 + (beta1 / delta - 1) * c1 + (beta2 / delta - 1) * c2 +\
+ (delta - 2) * numpy.log(b1 + b2) +\
+ numpy.log(somme1 + 1 / delta - 1) - somme1
+
+ return numpy.mean(Pxy)
--- /dev/null
+# -*- coding: utf-8 -*-
+#
+# Copyright (c) 2013-2014 Maxime Le Coz <lecoz@irit.fr>
+
+# This file is part of TimeSide.
+
+# TimeSide is free software: you can redistribute it and/or modify
+# it under the terms of the GNU General Public License as published by
+# the Free Software Foundation, either version 2 of the License, or
+# (at your option) any later version.
+
+# TimeSide is distributed in the hope that it will be useful,
+# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
+# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
+# GNU General Public License for more details.
+
+# You should have received a copy of the GNU General Public License
+# along with TimeSide. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
+# Author: Maxime Le Coz <lecoz@irit.fr>
+
+from __future__ import absolute_import
+
+import timeside
+from timeside.core import implements, interfacedoc
+from timeside.core.analyzer import Analyzer, IAnalyzer
+from timeside.core.preprocessors import frames_adapter
+from timeside.plugins.analyzer.utils import MACHINE_EPSILON
+from timeside.tools.buffering import BufferTable
+
+import numpy
+from scipy.signal import firwin, lfilter, lfiltic
+from scipy.ndimage.morphology import binary_opening, binary_closing
+import os
+
+
+class IRITStartSeg(Analyzer):
+ '''
+ Segmentation of recording sessions into 'start' and 'session' segments
+
+ Properties:
+ '''
+ implements(IAnalyzer)
+
+ @interfacedoc
+ def __init__(self):
+ super(IRITStartSeg, self).__init__()
+
+ self._buffer = BufferTable()
+
+ # self.energy = []
+
+ self.max_energy = 0.002*2
+ self.min_overlap = 20
+ self.threshold = 0.12
+
+ @interfacedoc
+ def setup(self, channels=None, samplerate=None,
+ blocksize=None, totalframes=None):
+
+ super(IRITStartSeg, self).setup(channels,
+ samplerate,
+ blocksize,
+ totalframes)
+
+ self.input_blocksize = int(0.02 * samplerate)
+ self.input_stepsize = int(0.008 * samplerate)
+
+
+ sr = float(samplerate)
+ lowFreq = 100.0
+ highFreq = sr / 5
+ f1 = lowFreq / sr
+ f2 = highFreq / sr
+ numtaps = 10
+ self.filtre = firwin(numtaps=numtaps, cutoff=[f1, f2], pass_zero=False)
+ self.filtre_z = lfiltic(b=self.filtre, a=1, y=0) # Initial conditions
+
+ @staticmethod
+ @interfacedoc
+ def id():
+ return "irit_startseg"
+
+ @staticmethod
+ @interfacedoc
+ def name():
+ return "IRIT Start/Session segmentation"
+
+ @staticmethod
+ @interfacedoc
+ def unit():
+ return ""
+
+ def __str__(self):
+ return "Labeled Start/session segments"
+
+ @frames_adapter
+ def process(self, frames, eod=False):
+ '''
+
+ '''
+
+ #self.energy += [numpy.sqrt(numpy.mean(lfilter(self.filtre,
+ # 1.0,
+ # frames.T[0]) ** 2))]
+ # Compute energy
+ env, self.filtre_z = lfilter(b=self.filtre, a=1.0, axis=0,
+ x=frames[:, 0],
+ zi=self.filtre_z)
+ self._buffer.append('energy', numpy.sqrt(numpy.mean(env ** 2)))
+
+ return frames, eod
+
+ def post_process(self):
+ '''
+
+ '''
+ # Normalize energy
+ self.energy = self._buffer['energy'][:]
+ if self.energy.max():
+ self.energy = self.energy / self.energy.max()
+
+ silences = [1 if e < self.max_energy else 0 for e in self.energy]
+ step = float(self.input_stepsize) / float(self.samplerate())
+
+ models_dir = os.path.join(timeside.__path__[0],
+ 'analyzer', 'trained_models')
+ prototype1_file = os.path.join(models_dir,
+ 'irit_noise_startSilences_proto1.dat')
+ prototype2_file = os.path.join(models_dir,
+ 'irit_noise_startSilences_proto2.dat')
+
+ prototype = numpy.load(prototype1_file)
+ prototype2 = numpy.load(prototype2_file)
+
+ # Lissage pour éliminer les petits segments dans un sens ou l'autre
+ struct = [1] * len(prototype)
+ silences = binary_closing(silences, struct)
+ silences = binary_opening(silences, struct)
+
+ seg = [0, -1, silences[0]]
+ silencesList = []
+ for i, v in enumerate(silences):
+ if not (v == seg[2]):
+ seg[1] = i
+ silencesList.append(tuple(seg))
+ seg = [i, -1, v]
+ seg[1] = i
+ silencesList.append(tuple(seg))
+ selected_segs = []
+ candidates = []
+
+ for s in silencesList:
+ if s[2] == 1:
+ shape = numpy.array(self.energy[s[0]:s[1]])
+
+ d1, _ = computeDist2(prototype, shape)
+ d2, _ = computeDist2(prototype2, shape)
+ dist = min([d1, d2])
+
+ candidates.append((s[0], s[1], dist))
+ if dist < self.threshold:
+ selected_segs.append(s)
+
+ label = {0: 'Start', 1: 'Session'}
+
+ segs = self.new_result(data_mode='label', time_mode='segment')
+ segs.id_metadata.id += '.' + 'segments'
+ segs.id_metadata.name += ' ' + 'Segments'
+ segs.data_object.label_metadata.label = label
+ segs.data_object.label = [s[2] for s in selected_segs]
+ segs.data_object.time = [(float(s[0]) * step)
+ for s in selected_segs]
+ segs.data_object.duration = [(float(s[1] - s[0]) * step)
+ for s in selected_segs]
+ self.add_result(segs)
+
+ def release(self):
+ self._buffer.close()
+
+
+def computeDist2(proto, serie):
+ l = len(proto)
+ r = range(len(serie))
+ serie = numpy.array(list(serie) + [0] * (l - 1))
+ v = [numpy.mean(numpy.abs((serie[i:i + l] /
+ max([numpy.max(serie[i:i + l]),
+ MACHINE_EPSILON])) -
+ proto))
+ for i in r]
+ return numpy.min(v), numpy.argmin(v)
+
+
+def computeDist(v1, v2, min_overlap):
+ '''
+
+ '''
+ m1 = numpy.argmax(v1)
+ m2 = numpy.argmax(v2)
+ l1 = len(v1)
+ l2 = len(v2)
+ decal = numpy.abs(m1 - m2)
+
+ if m1 >= m2:
+ fin = numpy.min([l1 - decal, l2])
+ if fin - decal > min_overlap:
+
+ v1_out = numpy.array(v1[decal:decal + fin])
+ v2_out = numpy.array(v2[:fin])
+ d = numpy.mean(numpy.abs(v1_out - v2_out))
+ else:
+ v1_out = [0]
+ v2_out = [1]
+ d = 1
+ else:
+ return computeDist(v2, v1, min_overlap)
+
+ return d, v1_out, v2_out
--- /dev/null
+# -*- coding: utf-8 -*-
+#
+# Copyright (c) 2013 Maxime Le Coz <lecoz@irit.fr>
+
+# This file is part of TimeSide.
+
+# TimeSide is free software: you can redistribute it and/or modify
+# it under the terms of the GNU General Public License as published by
+# the Free Software Foundation, either version 2 of the License, or
+# (at your option) any later version.
+
+# TimeSide is distributed in the hope that it will be useful,
+# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
+# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
+# GNU General Public License for more details.
+
+# You should have received a copy of the GNU General Public License
+# along with TimeSide. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
+
+# Author: Maxime Le Coz <lecoz@irit.fr>
+
+from timeside.core import implements, interfacedoc
+from timeside.core.analyzer import Analyzer, IAnalyzer
+from timeside.plugins.analyzer.utils import melFilterBank, computeModulation
+from timeside.plugins.analyzer.utils import segmentFromValues
+import numpy as np
+from numpy.fft import rfft
+from scipy.signal import firwin, lfilter
+from timeside.core.preprocessors import frames_adapter
+
+from timeside.tools.parameters import Float, HasTraits
+
+
+class IRITSpeech4Hz(Analyzer):
+
+ '''Speech Segmentor based on the 4Hz energy modulation analysis.
+
+ Properties:
+ - energy4hz (list) : List of the 4Hz energy by frame for the modulation computation
+ - threshold (float) : Threshold for the classification Speech/NonSpeech
+ - frequency_center (float) : Center of the frequency range where the energy is extracted
+ - frequency_width (float) : Width of the frequency range where the energy is extracted
+ - orderFilter (int) : Order of the pass-band filter extracting the frequency range
+ - normalizeEnergy (boolean) : Whether the energy must be normalized or not
+ - nFFT (int) : Number of points for the FFT. Better if 512 <= nFFT <= 2048
+ - nbFilters (int) : Length of the Mel Filter bank
+ - melFilter (numpy array) : Mel Filter bank
+ - modulLen (float) : Length (in second) of the modulation computation window
+ '''
+
+ implements(IAnalyzer)
+
+ # Define Parameters
+ class _Param(HasTraits):
+ medfilt_duration = Float()
+
+ @interfacedoc
+ def __init__(self, medfilt_duration=5):
+ super(IRITSpeech4Hz, self).__init__()
+ self.energy4hz = []
+
+ # Classification
+ self.threshold = 2.0
+
+ # Pass-band Filter
+ self.frequency_center = 4.0
+ self.frequency_width = 0.5
+ self.orderFilter = 100
+
+ self.normalizeEnergy = True
+ self.modulLen = 2.0
+
+ # Median filter duration in second
+ self.medfilt_duration = medfilt_duration
+
+ @interfacedoc
+ def setup(self, channels=None, samplerate=None, blocksize=None,
+ totalframes=None):
+ super(IRITSpeech4Hz, self).setup(
+ channels, samplerate, blocksize, totalframes)
+ self.nFFT = 2048
+ self.nbFilters = 30
+ self.melFilter = melFilterBank(self.nbFilters, self.nFFT, samplerate)
+
+ self.wLen = 0.016
+ self.wStep = 0.008
+ self.input_blocksize = int(self.wLen * samplerate)
+ self.input_stepsize = int(self.wStep * samplerate)
+
+ @staticmethod
+ @interfacedoc
+ def id():
+ return "irit_speech_4hz"
+
+ @staticmethod
+ @interfacedoc
+ def name():
+ return "IRIT Speech 4Hz Modulation"
+
+ @staticmethod
+ @interfacedoc
+ def unit():
+ return ""
+
+ def __str__(self):
+ return "Speech confidences indexes"
+
+ @frames_adapter
+ def process(self, frames, eod=False):
+ '''
+
+ '''
+
+ frames = frames.T[0]
+ # windowing of the frame (could be a changeable property)
+ w = frames * np.hamming(len(frames))
+
+ # Mel scale spectrum extraction
+ f = abs(rfft(w, n=2 * self.nFFT)[0:self.nFFT])
+ e = np.dot(f ** 2, self.melFilter)
+
+ self.energy4hz.append(e)
+
+ return frames, eod
+
+ def post_process(self):
+ '''
+
+ '''
+ # Creation of the pass-band filter
+ Wo = self.frequency_center / self.samplerate()
+ Wn = [Wo - (self.frequency_width / 2) / self.samplerate(),
+ Wo + (self.frequency_width / 2) / self.samplerate()]
+ num = firwin(self.orderFilter, Wn, pass_zero=False)
+
+ # Energy on the frequency range
+ self.energy4hz = np.array(self.energy4hz)
+ energy = lfilter(num, 1, self.energy4hz.T, 0)
+ energy = sum(energy)
+
+ # Normalization
+ if self.normalizeEnergy and energy.any():
+ energy = energy / np.mean(energy)
+
+ # Energy Modulation
+ frameLenModulation = int(
+ self.modulLen * self.samplerate() / self.blocksize())
+ modEnergyValue = computeModulation(energy, frameLenModulation, True)
+
+ # Confidence Index
+ conf = np.array(modEnergyValue - self.threshold) / self.threshold
+ conf[conf > 1] = 1
+
+ modEnergy = self.new_result(data_mode='value', time_mode='framewise')
+ modEnergy.id_metadata.id += '.' + 'energy_confidence'
+ modEnergy.id_metadata.name += ' ' + 'Energy Confidence'
+
+ modEnergy.data_object.value = conf
+
+ self.add_result(modEnergy)
+
+ # Segment
+ convert = {False: 0, True: 1}
+ label = {0: 'nonSpeech', 1: 'Speech'}
+
+ decision = modEnergyValue > self.threshold
+
+ segList = segmentFromValues(decision)
+ # Hint : Median filtering could improve smoothness of the result
+ from scipy.signal import medfilt
+ output_samplerate = np.float(self.samplerate()) / self.input_stepsize
+ N = int(np.ceil(self.medfilt_duration * output_samplerate))
+ N += 1 - np.mod(N, 2) # Make N odd
+ segList_filt = segmentFromValues(medfilt(decision, N))
+
+ segs = self.new_result(data_mode='label', time_mode='segment')
+ segs.id_metadata.id += '.' + 'segments'
+ segs.id_metadata.name += ' ' + 'Segments'
+
+ segs.data_object.label_metadata.label = label
+
+ segs.data_object.label = [convert[s[2]] for s in segList]
+ segs.data_object.time = [(np.float(s[0]) * self.blocksize() /
+ self.samplerate())
+ for s in segList]
+ segs.data_object.duration = [(np.float(s[1] - s[0] + 1) * self.blocksize() /
+ self.samplerate())
+ for s in segList]
+
+ self.add_result(segs)
+
+ # Median filter on decision
+ segs = self.new_result(data_mode='label', time_mode='segment')
+ segs.id_metadata.id += '.' + 'segments_median'
+ segs.id_metadata.name += ' ' + 'Segments after Median filtering'
+
+ segs.data_object.label_metadata.label = label
+
+ segs.data_object.label = [convert[s[2]] for s in segList_filt]
+ segs.data_object.time = [(np.float(s[0]) * self.blocksize() /
+ self.samplerate())
+ for s in segList_filt]
+ segs.data_object.duration = [(np.float(s[1] - s[0] + 1) * self.blocksize() /
+ self.samplerate())
+ for s in segList_filt]
+
+ self.add_result(segs)
+
+
+
+ return
--- /dev/null
+# -*- coding: utf-8 -*-
+#
+# Copyright (c) 2013 Maxime Le Coz <lecoz@irit.fr>
+
+# This file is part of TimeSide.
+
+# TimeSide is free software: you can redistribute it and/or modify
+# it under the terms of the GNU General Public License as published by
+# the Free Software Foundation, either version 2 of the License, or
+# (at your option) any later version.
+
+# TimeSide is distributed in the hope that it will be useful,
+# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
+# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
+# GNU General Public License for more details.
+
+# You should have received a copy of the GNU General Public License
+# along with TimeSide. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
+
+# Author: Maxime Le Coz <lecoz@irit.fr>
+
+from timeside.core import implements, interfacedoc
+from timeside.core.analyzer import Analyzer
+from timeside.plugins.analyzer.utils import entropy, computeModulation
+from timeside.plugins.analyzer.utils import segmentFromValues
+from timeside.core.api import IAnalyzer
+from numpy import array
+from scipy.ndimage.morphology import binary_opening
+
+
+class IRITSpeechEntropy(Analyzer):
+
+ """Speech Segmentor based on Entropy analysis."""
+
+ implements(IAnalyzer)
+
+ @interfacedoc
+ def setup(self, channels=None, samplerate=None, blocksize=None,
+ totalframes=None):
+ super(IRITSpeechEntropy, self).setup(
+ channels, samplerate, blocksize, totalframes)
+ self.entropyValue = []
+ self.threshold = 0.4
+ self.smoothLen = 5
+ self.modulLen = 2
+
+ @staticmethod
+ @interfacedoc
+ def id():
+ return "irit_speech_entropy"
+
+ @staticmethod
+ @interfacedoc
+ def name():
+ return "IRIT Speech entropy"
+
+ @staticmethod
+ @interfacedoc
+ def unit():
+ return ""
+
+ def __str__(self):
+ return "Speech confidences indexes"
+
+ def process(self, frames, eod=False):
+ self.entropyValue.append(entropy(frames))
+ return frames, eod
+
+ def post_process(self):
+
+ entropyValue = array(self.entropyValue)
+ w = self.modulLen * self.samplerate() / self.blocksize()
+ modulentropy = computeModulation(entropyValue, w, False)
+ confEntropy = array(modulentropy - self.threshold) / self.threshold
+ confEntropy[confEntropy > 1] = 1
+
+ conf = self.new_result(data_mode='value', time_mode='framewise')
+
+ conf.id_metadata.id += '.' + 'confidence'
+ conf.id_metadata.name += ' ' + 'Confidence'
+
+ conf.data_object.value = confEntropy
+ self.add_result(conf)
+
+ # Binary Entropy
+ binaryEntropy = modulentropy > self.threshold
+ binaryEntropy = binary_opening(
+ binaryEntropy, [1] * (self.smoothLen * 2))
+
+ convert = {False: 0, True: 1}
+ label = {0: 'NonSpeech', 1: 'Speech'}
+ segList = segmentFromValues(binaryEntropy)
+
+ segs = self.new_result(data_mode='label', time_mode='segment')
+ segs.id_metadata.id += '.' + 'segments'
+ segs.id_metadata.name += ' ' + 'Segments'
+
+ segs.data_object.label_metadata.label = label
+
+ segs.data_object.label = [convert[s[2]] for s in segList]
+ segs.data_object.time = [(float(s[0]) * self.blocksize() /
+ self.samplerate())
+ for s in segList]
+ segs.data_object.duration = [(float(s[1] - s[0] + 1) * self.blocksize() /
+ self.samplerate())
+ for s in segList]
+
+ self.add_result(segs)
+
+ return
--- /dev/null
+# -*- coding: utf-8 -*-
+#
+# Copyright (c) 2013 David Doukhan <doukhan@limsi.fr>
+
+# This file is part of TimeSide.
+
+# TimeSide is free software: you can redistribute it and/or modify
+# it under the terms of the GNU General Public License as published by
+# the Free Software Foundation, either version 2 of the License, or
+# (at your option) any later version.
+
+# TimeSide is distributed in the hope that it will be useful,
+# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
+# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
+# GNU General Public License for more details.
+
+# You should have received a copy of the GNU General Public License
+# along with TimeSide. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
+
+# Author: David Doukhan <doukhan@limsi.fr>
+
+from timeside.core import implements, interfacedoc, get_processor, _WITH_YAAFE
+from timeside.core.analyzer import Analyzer, IAnalyzer
+
+from timeside.tools.parameters import Enum, HasTraits, Float, Tuple
+
+import numpy as np
+import pickle
+import os.path
+
+# Require Yaafe
+if not _WITH_YAAFE:
+ raise ImportError('yaafelib must be missing')
+
+
+class GMM:
+ """
+ Gaussian Mixture Model
+ """
+ def __init__(self, weights, means, vars):
+ self.weights = weights
+ self.means = means
+ self.vars = vars
+
+ def llh(self, x):
+ n_samples, n_dim = x.shape
+ llh = -0.5 * (n_dim * np.log(2 * np.pi) + np.sum(np.log(self.vars), 1)
+ + np.sum((self.means ** 2) / self.vars, 1)
+ - 2 * np.dot(x, (self.means / self.vars).T)
+ + np.dot(x ** 2, (1.0 / self.vars).T))
+ + np.log(self.weights)
+ m = np.amax(llh,1)
+ dif = llh - np.atleast_2d(m).T
+ return m + np.log(np.sum(np.exp(dif),1))
+
+
+def slidewinmap(lin, winsize, func):
+ """
+ map a function to a list of elements using a sliding window
+ the window is centered on the element to process
+ missing values required by the windows corresponding to the beginning, or end
+ of the signal are replaced with the first, or last, element of the list
+
+ Parameters:
+ ----------
+ lin: input (list)
+ winsize: size of the sliding windows in samples (int)
+ func: function to be mapped on sliding windows
+ """
+ tmpin = ([lin[0]] * (winsize/2)) + list(lin) + ([lin[-1]] * (winsize -1 - winsize/2))
+ lout = []
+ for i in xrange(len(lin)):
+ lout.append(func(tmpin[i:(i+winsize)]))
+ assert(len(lin) == len(lout))
+ return lout
+
+def dilatation(lin, winsize):
+ """
+ morphological dilation
+ """
+ return slidewinmap(lin, winsize, max)
+
+def erosion(lin, winsize):
+ """
+ morphological erosion
+ """
+ return slidewinmap(lin, winsize, min)
+
+
+class LimsiSad(Analyzer):
+ """
+ Limsi Speech Activity Detection Systems
+ LimsiSad performs frame level speech activity detection based on trained GMM models
+ For each frame, it computes the log likelihood difference between a speech model and a non speech model.
+ The highest is the estimate, the largest is the probability that the frame corresponds to speech.
+ Dilatation and erosion procedures are used in a latter stage to obtain speech and non speech segments
+
+ The analyser outputs 3 result structures:
+ * sad_lhh_diff: the raw frame level speech/non speech log likelihood difference
+ * sad_de_lhh_diff: frame level speech/non speech log likelihood difference
+ altered with erosion and dilatation procedures
+ * sad_segments: speech/non speech segments
+ """
+ implements(IAnalyzer)
+
+ # Define Parameters
+ class _Param(HasTraits):
+ sad_model = Enum('etape', 'maya')
+ dews = Float
+ speech_threshold = Float
+ dllh_bounds = Tuple(Float, Float)
+
+ def __init__(self, sad_model='etape', dews=0.2, speech_threshold=1.,
+ dllh_bounds=(-10., 10.)):
+ """
+ Parameters:
+ ----------
+
+ sad_model : string bellowing to ['etape', 'maya']
+ Allows the selection of trained speech activity detection models.
+ * 'etape' models were trained on data distributed in the framework of the
+ ETAPE campaign (http://www.afcp-parole.org/etape.html)
+ These models are suited for radionews material (0.974 AUC on Etape data)
+ * 'maya' models were obtained on data collected by EREA – Centre
+ Enseignement et Recherche en Ethnologie Amerindienne
+ These models are suited to speech obtained in noisy environments
+ (0.915 AUC on Maya data)
+
+
+ dews: dilatation and erosion window size (seconds)
+ This value correspond to the size in seconds of the sliding window
+ used to perform a dilation followed by an erosion procedure
+ these procedures consist to output the max (respectively the min) of the
+ speech detection estimate. The order of these procedures is aimed at removing
+ non-speech frames corresponding to fricatives or short pauses
+ The size of the windows correspond to the minimal size of the resulting
+ speech/non speech segments
+
+ speech_threshold: threshold used for speech/non speech decision
+ based on the log likelihood difference
+
+ dllh_bounds: raw log likelihood difference estimates will be bound
+ according this (min_llh_difference, max_llh_difference) tuple
+ Usefull for plotting log likelihood differences
+ if set to None, no bounding will be done
+ """
+ super(LimsiSad, self).__init__()
+
+ # feature extraction defition
+ feature_plan = ['mfcc: MFCC CepsIgnoreFirstCoeff=0 blockSize=1024 stepSize=256',
+ 'mfccd1: MFCC CepsIgnoreFirstCoeff=0 blockSize=1024 stepSize=256 > Derivate DOrder=1',
+ 'mfccd2: MFCC CepsIgnoreFirstCoeff=0 blockSize=1024 stepSize=256 > Derivate DOrder=2',
+ 'zcr: ZCR blockSize=1024 stepSize=256']
+ yaafe_analyzer = get_processor('yaafe')
+ self.parents['yaafe'] = yaafe_analyzer(feature_plan=feature_plan,
+ input_samplerate=16000)
+
+ # informative parameters
+ # these are not really taken into account by the system
+ # these are bypassed by yaafe feature plan
+ self.input_blocksize = 1024
+ self.input_stepsize = 256
+
+ # load gmm model
+ if sad_model not in ['etape', 'maya']:
+ raise ValueError(
+ "argument sad_model %s not supported. Supported values are 'etape' or 'maya'" % sad_model)
+ self.sad_model = sad_model
+ picfname = os.path.join(
+ timeside.__path__[0], 'analyzer', 'trained_models', 'limsi_sad_%s.pkl' % sad_model)
+ self.gmms = pickle.load(open(picfname, 'rb'))
+
+ self.dews = dews
+ self.speech_threshold = speech_threshold
+ self.dllh_bounds = dllh_bounds
+
+ @staticmethod
+ @interfacedoc
+ def id():
+ return "limsi_sad"
+
+ @staticmethod
+ @interfacedoc
+ def name():
+ return "Limsi speech activity detection system"
+
+ @staticmethod
+ @interfacedoc
+ def unit():
+ # return the unit of the data dB, St, ...
+ return "Log Probability difference"
+
+ @property
+ def force_samplerate(self):
+ return 16000
+
+ def process(self, frames, eod=False):
+ return frames, eod
+
+ def post_process(self):
+ # extract signal features
+ yaafe_result = self.process_pipe.results[self.parents['yaafe'].uuid()]
+ mfcc = yaafe_result['yaafe.mfcc']['data_object']['value']
+ mfccd1 = yaafe_result['yaafe.mfccd1']['data_object']['value']
+ mfccd2 = yaafe_result['yaafe.mfccd2']['data_object']['value']
+ zcr = yaafe_result['yaafe.zcr']['data_object']['value']
+ features = np.concatenate((mfcc, mfccd1, mfccd2, zcr), axis=1)
+
+ # compute log likelihood difference
+ res = 0.5 + 0.5 * (self.gmms[0].llh(features) - self.gmms[1].llh(features))
+
+ # bounds log likelihood difference
+ if self.dllh_bounds is not None:
+ mindiff, maxdiff = self.dllh_bounds
+ res = np.minimum(np.maximum(res, mindiff), maxdiff)
+
+ # performs dilation, erosion, erosion, dilatation
+ ws = int(self.dews * float(self.input_samplerate ) / self.input_stepsize)
+ deed_llh = dilatation(erosion(erosion(dilatation(res, ws), ws), ws), ws)
+
+ # infer speech and non speech segments from dilated
+ # and erroded likelihood difference estimate
+ last = None
+ labels = []
+ times = []
+ durations = []
+ for i, val in enumerate([1 if e > self.speech_threshold else 0 for e in deed_llh]):
+ if val != last:
+ labels.append(val)
+ durations.append(1)
+ times.append(i)
+ else:
+ durations[-1] += 1
+ last = val
+ times = [(float(e) * self.input_stepsize) / self.input_samplerate for e in times]
+ durations = [(float(e) * self.input_stepsize) / self.input_samplerate for e in durations]
+
+
+ # outputs the raw frame level speech/non speech log likelihood difference
+ sad_result = self.new_result(data_mode='value', time_mode='framewise')
+ sad_result.id_metadata.id += '.' + 'sad_lhh_diff'
+ sad_result.id_metadata.name += ' ' + 'Speech Activity Detection Log Likelihood Difference'
+ sad_result.data_object.value = res
+ self.add_result(sad_result)
+
+ # outputs frame level speech/non speech log likelihood difference
+ # altered with erosion and dilatation procedures
+ sad_de_result = self.new_result(data_mode='value', time_mode='framewise')
+ sad_de_result.id_metadata.id += '.' + 'sad_de_lhh_diff'
+ sad_de_result.id_metadata.name += ' ' + 'Speech Activity Detection Log Likelihood Difference | dilat | erode'
+ sad_de_result.data_object.value = deed_llh
+ self.add_result(sad_de_result)
+
+ # outputs speech/non speech segments
+ sad_seg_result = self.new_result(data_mode='label', time_mode='segment')
+ sad_seg_result.id_metadata.id += '.' + 'sad_segments'
+ sad_seg_result.id_metadata.name += ' ' + 'Speech Activity Detection Segments'
+ sad_seg_result.data_object.label = labels
+ sad_seg_result.data_object.time = times
+ sad_seg_result.data_object.duration = durations
+ sad_seg_result.data_object.label_metadata.label = {0: 'Not Speech', 1: 'Speech'}
+
+ self.add_result(sad_seg_result)
--- /dev/null
+((itimeside.analyzer.limsi_sad
+GMM
+p0
+(dp1
+S'weights'
+p2
+cnumpy.core.multiarray
+_reconstruct
+p3
+(cnumpy
+ndarray
+p4
+(I0
+tp5
+S'b'
+p6
+tp7
+Rp8
+(I1
+(I64
+tp9
+cnumpy
+dtype
+p10
+(S'f8'
+p11
+I0
+I1
+tp12
+Rp13
+(I3
+S'<'
+p14
+NNNI-1
+I-1
+I0
+tp15
+bI00
+S'\xa4\xfaC\xb5\xbb\x01\x98?\x10 \xac\xb4\\\x9a\x97?\x9f\x7f\xcb{\x986\x96?\xb5\xd3\xdc\xae\x845\x96?\x86\xb1(v}\x19\x95?|\x947\x94\xfd\x9d\x94?\\6\x1c\x92\xcf"\x94?\x1a\xc8\xdf\xd8c\xfb\x93?J\x07+n%\xa2\x93?[\x0f\r%\xedr\x93?\x0b\x947\x9f\xcd\x15\x93?\xc06!-e\x15\x93?z\xc0bl`\xc3\x92?x\xda\xbc\xf8^\x91\x92?\xd0\xb6\xf5!\xeb\x85\x92?\xad\x17\xa1\xee\x8a\x81\x92?\x81\x82\x9c;\xc8|\x92?["XM\xd1s\x92?\xef\x9a\xeaG\x02k\x92?\x96\\\x00*\xa0C\x92?\x80\x81\xd6m\xd5:\x92?\x94\xa0\xcb\xeeq*\x92?PQ\x04i\x15\x19\x92?\x9d\xce\xb2\xcb\xf2\xfb\x91?{$\x9a\xf4\x80\xb1\x91?\n!\x7f\xac\xe1\xaa\x91?\xean\x1e\xa3\x14\x8b\x91?\x16\x11\xe8\xbd\x8c\x82\x91?\xfe`\xed\x1a\xfe\x1c\x91?\xf8\xc5\x96\rb\xca\x90?>\xfe\x86\xfc\xa8\xb1\x90?\x05\xc2\xd9\xd8\x18\x86\x90?\xf8\xd9\x8c\x0bq\x83\x90?2\xcc\xe7+Dx\x90?\x94\xe4\x03G\xfct\x90?\x15\x00gY\xacP\x90?\x97~9T\x10.\x90?\xd3\xb7\x16*\xbb&\x90?\xf0\x13\xc2\xcb3/\x8f?5TP\xec"\x9d\x8d?\x10\x0c\xe7^Y\xd7\x8c?\xa8xH\xc6s\xcb\x8c?\xfa\x04\xf4\xe0+\xb7\x8c?\x10\x15b\xe4av\x8c?\xaf\xc7\xe1\xe9\xaf]\x8c?\xa7z\xd6\xef\xa6\x0b\x8c?\xc9\x95;\x7f0t\x8b?C\xcb\xba\xae^\x03\x8b?\r\x17\x19W7\xdf\x8a?\xc7,\xb9\xdf\x07\x17\x8a?.\xcf\x18\xc3W\xee\x89?\x14`\xba\x1e\x9a*\x89?`U\x0b_\x80\x9e\x88?\x1d\x89\xb3\xd8)\x87\x88?|u\xa5\xe8\xed;\x88?\xd4xm\x96\n4\x85?d\x8b(yR\x9b\x84?{\xf3pl)U\x84?\xda1\x96,\x9b2\x84?+\x0e\xcf\x05\xf9\x90\x83?\x86$0\xee $\x83?\x07V?\xe9\xb0q\x82?*%HV\x834\x82?\xc4Xozw\xf1w?'
+p16
+tp17
+bsS'vars'
+p18
+g3
+(g4
+(I0
+tp19
+g6
+tp20
+Rp21
+(I1
+(I64
+I40
+tp22
+g13
+I00
+S'\x80\xd0C\xfbpi\xf7?` \x9bQ\xcd\'\xde?\x7f\xb9\xe8O\x1d\x9e\xd5? \xf6A\xfcb\xdc\xd0?\xd6PD\xee\xec\x8c\xcd?)\xb9O\x07\xdb\xda\xc1?|Z\xd0\xbbH\x12\xc2?\x93H\xae\x96\xaa\xe3\xba?,\xa5\x08\xdc\x96O\xbb?}P\t\xe0\x83\xc5\xb5?R$Z\xa3x[\xb5?\x82\xa4\xdb\xa5q=\xb5?\xc2\xee\xf3\xfb\xb6S\xaf?\xf2\xcf_\xc6\xb1B\xc2?\xd4\xdc\xd5\xe7\x151\xad?\xe2\xd2\x8c\xfeP\xce\x8c?>\xde\x98l\xc9e\x8e?\x81\xb2hN\xb2\x95y?\x06\xa1\x0fO\n\xc4m?P]\xfc\xd0\x97\xb3j?$\x00@6\xb1`f?\xf9\xe3\x94\x0e^#b?\xb2\xe2g\x8e\xdajc?+\xa0\xf5\x12\x91;_?G-\x8a{\xff\xa5]?\x9bv\x0ed\x1eIW?\xea\x15j\x198\x95\x92?\x06\xc1v@+[}?O\xe1\xad\x16\xff\x8bc?f\x97\xfbO\xd39b??]R\x18\xbcZT?\xc0hr\xcb\xc9JI?\x02#L\x11\xed\xe4E?5z\xce\xa3\x8c\xb3B?\x97\xaa`\xb9\xca\xf8A?\xcf]\x7f\x1f>\x01>?f\xb1y\x00\xc7l;?\xf7\x87\xccl\xf3\xcf;?\x90\x08\xb76o\x954?(\xbb\x8a\xaf4\x80E?\x00@^\xf1\xe4\x0b\xfb?p\xad\xda\xd1I^\xdc?\x14;<\xdcb\xd5\xd7?\xa0\xcc\xb1y\x1d\xb8\xdc?+\xfc\xad\xc0\xab\xa8\xcd?\x8f\x0f\xa9\xd2\xb7D\xc5?\xda\xf2G\xffW\x89\xbd?a\xd4\x9e\xd8\xeeI\xbb?D\r\x93y#\xb1\xbf?\xf5@\xadU\xb85\xb6?(\xb5\xaa\xa0\xcc\xc2\xbb?e\xca\xeb\xdc\x8e\x81\xb5?\xdcv#B\xf4\xd3\xb3?"f\x10\xe3\r\xe9\xbb?\xff\x10\x9a0\xdd$\xa6?uR\xde\x9c\x8d|\x91?+`\xe07\x9d\x8c\x8f?%4\x89\x89\xba\x89y?\x98B_"~\x1er?\xc0P\xd2\x96\xce5o?\xce\xb0\xe1=\x19\xfbg?\x1fT\'\x80\xc2\xaff?\x06\xe5\x8e\xcfO\xbfc?\n\n]\xc7\xe5_c?\xd7\xc0\xe6>\xfc\xbdd?\xc1\xd8i\xe7sEa?\xb3\xf1(\xd3\xe6\xc4\x8a?\xfcb\r\x8b\xa1\x9ar?#\\\xbf\x91\x0c\xdea?v\x8a\x9fZD\x08d?\xc4[\x05\xc0T\x18S?tdTD\x05\xbfJ?T\xe4\xb2\xcb\xaa\xd5D?;QV\xe0\x94]C?d\x80\x11\t\xd19C?\xd4;\'\xd3/\x8f@?\xefE\tR[\xa8??I\xa4T\xa5`\xf7<?\x98\'\x0f$P\xd0;?\xac\xb7\xa9\xbd\xfa/P?\x00UR\xa9\xb5\xfa\xed?`\xf5\x02BS\xcc\xdd?$\x01\xad\xdd#F\xd2?\x88\xdf\xbd\xb9\xab\xa5\xcf?80[KE\xa1\xd0?@ \xaa^\xf0\x7f\xc4?\n\x03\x00_\xe5e\xc1?o\x95k\x1e\x0cp\xc1?l\x98A\x02\xd8\x8e\xbf?P\x9f`@i>\xbe?d\xa7\x87\xd7\xf3N\xb8?\xb5\xe5\x89&[\xb5\xb6?\xb8\x8a\xa5L\xdf\xe6\xac?S\x85\x9f\xb6\xb4D\xc3?F\xd4\x962/\xfd\xa2?\x8e\x91e}\xdcs\x98?.\x89u\xa0\xff9\x89?[\xf3XZ\x136\x93?\x00\xec~O\xbc\xe9|?\x82\x18\x0b\xa94\xd1u?\x02E\xc8\x0f\xa7\x87|?\xb9\x83c\x11o$q?\x85t\xe8*\xac\xd6p?2#\xa1K=\rr?XGI\x0f=\xe9f?\x0c\xce\xbf\xd6J\xe3b?\xe8\xbb\xa4\x85\xd0=\x92?X\x93I\x98\xbb~|?\xd8\x84\xc1\x0b\x84\xf3a?\xd8\x84\x9b@\x150`?0+"\x8aJ\xccZ?0\x96\xb0/\xf3\x18P?y\x01X8\xaa\xbcK?2\xf0C\xe1\xdc\xd6I?I\x18\xbf\xa11DE?\x8e\xdav\xce?eD?Ww=\x83DOA?\x17\xec\xae8\x8c\x17??rF\xdc\xed\xc8\xa05?\x00\x89}\xec\x02\xa47?\x00\x81\x12\xeet\xf5\xe7?\x90\xefu0\n\x11\xdd?\xa4N\x189\xaf\xb6\xd0?8\xebQy\'=\xda?\x03\xa4\xd8M\xe5\xe4\xca?z\x80\xd3\xd6\xc5\x92\xc3?V\xc1\xd6\xc8\x9c\x97\xc2?\xdf\x05\x93\x10*0\xc1?\xae\x14\xe5\x92J\x12\xbd?\x87<4GP$\xba?>\x80\xde\x0c\xd4\xa8\xbb?J\xce\xf9\xad\x1d\x02\xb9?<\x86\x88\x82\x1b^\xb8?\xaa\x92}\xcek\x18\xb2?\xd0\x1b\x89\xfb\x1b\xdf\x95?\x1bV\xae\xd2r\xb1\x84?\xe9]\x8a\xdc<\xdf\x88?\xb3\x98)SO{s?.\xee\xb6\x94\xed\xc4q?\x0e\x97a\x92\xca^k?\x94B\x17/\t\xe0f?\x9d\x82\x8d\x90M\xced?\x07\t\xfa4\x06\xb0g?\xed$\xc9\xd7|\xfdb?Y\xaa\xb4\x9e\x7f(b?9\xd4\xf6 \x9cba?T\xdd\x8f\xe0V \x85?{a\x8c\x04\x12\xb1f?VX\x17,b\x02U?\x0f2\x92\xad\x1b\x80T?\xda~\xb8J\x9d\x95G?\xf4\xa5\xe2\x9cX2C?\xe4\x99B\xb4\x87`A?\xff\x95RS\xa1\xd3>?\x0e\x82\xbaJ\xc3I>?h{\x05W\x97\xc29?\x158\xfc%D\xf8:?\xdd\xc4fs\xdc\x0c:?\xa5\xc7\x85\x1f\xf5x:?\xb0q\x83s\xa5\xfcQ?\x00>\xc2\x9b\x01g\xe7?0E\x08\x04L\xba\xe0?F\x01\xcbD\xa3\x85\xd2?@\xff<\x13\xe6\xbe\xd3?k^\xb1\xf8\xf3L\xcf?\xe4\x8av0\xfd0\xc2?\x07lD2\xcbD\xc3?\xc4\xaa\xf9b#\xcb\xbf?2\xc2\xbe|\x1f\xaf\xbb?\xff\x1d\xc1\xb8\xcc\xdb\xbb?\xc0p`\x17uk\xb6?P3\x12o\xf0\xee\xb4?\x7f\xe9IMFq\xb1?\xe7A\x95\xe9\xb6\xcd\xc5?:\xd6#k\x1c\xac\xac?\xc9Y\xb3G:B\x91?\x96\x06\x04I\xa64\x91?t6\x80\xe7u\x18{?\xbf\xc6\xdc\x15\xc8\ts?\xe1\xf3\xcdX\xfc\xe0m?\xbeGY\x82\xa3\xb6n?j\xd4t\xf5\xe3\xcce?\x82=\xb99N_g?Q\xa4\xdb\x0547d?g\xd4]\x9a\x04\x85`?J\x97\x0b\xa0\x85\xa1[?\x1e\xe7;jX\x01\x99?\x8c\x12N\xe89\x8e\x82?R\xedr\xce\x9cDd?\x12\x91 \x9e\xad\xdda?\r\xae.\x7fymY?\x80\xc6\xf7\x01IWN?^\x13\xe4\x8c&\xe2L?\xc3\xeb\xdf\xe9\xe11G?G_\xb2bU\xf3E?P\x91\x84\xc9\xeb\xaeD?Fb\x14\xc2|\x98@??-"\xbch\r@?\x9b0\xc9\xb2?\x18:?\xf8\x89F\x9d\x19\x9aX?@v\x99\xe2\xb8\x17\n@XI/\xa5\xb3h\xde?\xf1\xf7\x11\x00\xac\xc0\xdd?\x16r\x07\xb9[d\xd5?r?b\x12A\xdb\xc9?!O4\xb0\x85]\xc1?\x0c2\x87\xa1%~\xbe?\x12\xa7\x00\xf8yJ\xb8?\xfa\xae\xedW\xbe\xd7\xb2?X-[P\x02\x15\xb0?\xa2\xde\x13\x9cT\x88\xaa?\x05\x9c\x84\x9f\x7f\xca\xa9?\x1c\xb6?\xce\x85I\xa6?\xc6\xd5\xc8,\xae0\xc2?\x98\xd3\\\x99K\x10\xa9?\xdb\x90\xbd\xbdau\x87?q\xa8+]_\xf1\x95?N%\xf9\x13\xc8\x84\x89?d\xcb\xdf\x93JEx?e$L\xa1\x01\xe3s?\x1a\x86\x0e-"\xc9p?3]\x88*\xbd\x8dk?\xb2\x03QtoLn?\xa9L\x16ET\xd5h?\xc7L.\x8e`\x07c?\x11~RYf\xb3b?5\x9e\xf8\xf3\x9d\x17\x8c?^\x0c\xb7\xd7{\xc5s?\xd3d[\xefF\xc2g?\xfe}\x9e\xb5\x81\x1fb?\xacK{\x90\xfd\x16Y?\xf2\x11P2\xe3CK?\xe4;\x863\x82)J?\x12\x85b\xbe\x8c\xdcF?A\xdd\x90\x17\xad\xcfA?c\x11Ga\xba\xc1@?\x02@\x15\x13\x8a\x8e>?\x90\x9e&\x9e\x07\x1a:?\x95\x0f\xca\x00&\x065?\xc8\xcem\x83\xb73b?@l8\x12\xe3\xa3\xf1?xE\x16!\xfb\xb8\xe7?\\\xaf?wX\x8f\xd9?\x9e\x85\x8b\xfe\x1c\xb3\xe7?\x80+\xb0\xa1\x04&\xde?\x1f\xfcc\xcf\x90\xee\xc7?\xb99jHS)\xcc?\x02S\xadCe\t\xc8?\xb0\xa3\xeeaA\x93\xc0?r\x0b\x199n\x8e\xc2?\x12^kj~,\xc2?\x07\x96\x90p{m\xbc?\xef\r\xe3[\x9d\xa4\xb9??g{\xc9b\xba\x90?\x9e^W\x92\xc2+{?|x\xd4\xf1)^n?\x99\x84>\x81\xfbhp?:\xe7\xff\xa5\xa5\xe1i?\xe7T\xed#\xc3\xaaa?\xa7\x86\x08\xa7\x84\xde`?\xb6uU\xe2e;]?\xffcR#.\tZ?\x1b\xce\x0b\xd4\xc3PY?\x91\xaa\xd3e\x8c\x04Y?\xbc\xe3\x19=\xe5\x12X?\x14\xa8\x95\xb0\x1c]U?\xc7<G<1kl?\xf8\xed-,\x8f\x8fS?\xd4]%J\xa67F?T\xdf\xcb\xea\xed8G?\xa1\x17&X\x94\xf7@?\x8f\xc8.%%\x089?\xf6\\\xb4P\xcfB7?9c\xbad\x82\x815?\xe5\xed\x07U\x14\x112?\xee\xe9`\x13\xd1\xac1?\x9el\xb6\xd1\xaf@1?P\xfc\xa4c\xdd01?\xc8\x07\xdeb\xfd\xef,?\x00\xb8\xdd\xab\xb3\xebP?\x00\xed\x90\xfb\x9ej\xf9? 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\xd6\xe0L\x8e?\xb2\xb6\xb9\x16\x1b\x08\x93?\xbf<\x9c\x1c\xe2\x8f\x93?e\\\xa7\x84\xef\xe6\x91?\xf9\xe2\x04\n\x1b\xe2w?\x7f\xd18\x9d\x95\x1at?\xa6\x99gYh\xaf\x82?cM\xc5AU\xb5\x91?\xb4\x80\xea\xb3o\xc2\x8a?\xd7\xbfc\x9a\xb5\x11\x8f?\xcc\x02\xceP+\x92\xc0\xbf\xa8\x1aD\x98\xf2\xda\xac\xbf\xd0fs\xdd\xfb9{\xbfR\xb7Bh\xe7\xe3\x98\xbf\xcd:r\xbf-\t\x94\xbfHs3\xde\xe9\xa1\x86\xbf\xb5\xa3\xe7W*\x10\x86\xbf\xe84\xf4\x93\xba\x83\x91\xbf\xe8YV\xa3&\xd4\x8d\xbf\xb0\x82I\x94;!\x83\xbf@D\x06\xfb+g\x88\xbfE$\x96\xb7\x92\x18\x8e\xbfR\xe6\x93\xcb;;\x88\xbfm\xca\x8aQ`\xd8\xa5?\xabGZ#\xd5\x8d&\xc0\xf0\xe7\x12\x969\xce\x0f@\x0f4N\xef\xbdX\xe0?\xdf/`\xbalk\xe0?H\xda^kLU\xd2?s\x18\xad9\xd3\xbb\xd7?!\xd7G3jK\xce?\xf9z\x1f\xc6\xe7\xbd\xd3?\xfd\xde\xa7Hg\xf4\xcc?A\x7f\xbc\xe0\xc9\xdb\xc1?\x94@\x86KuP\xb3?\xcf\xcbA\t\x15\xfd\xa4?\xc2\xb9Vf\xbb\x06\xa9\xbf\x0f,\x8f\xab\xfdq\xc7?.(o\xd1\xa7a\xbe?)!<.0\xf8\xae?QO\x0b>\xad\x9f\xb2?\xdd]|\x9b\x9a\xaf\xa7?c\xa0$2\x9c\x8f\x9d?\xa3\xa9#\x96j\xd3\x9a?\x9f\xef\x16!P`\x99?E\xf8\xe0\x15\xfbC\x99?\xba\x7f\xea\x81r\x9e\x95?4\xfd\xd9\x1e\xb7\x17\xa0?\x8d\xe17\xd6\xc7\xce\xa2?<\x065Z.i\xa1?\xd5\x99\x06\xe6\xd7\xe9\xc1\xbf\xd2\xce\x10\x0f;l\x9c\xbf\xdb\xb2F\xa8\n\x9d\x95?L\x8dC\x1ae\x92\x86\xbf\xa3\x01/\xf9\xac\xb8z\xbf\xb0\x01\xee3WwF\xbf]\xf8\xa4\x8b$!T\xbf\x81\x05A \xd7\xce\x84\xbf\xcfkA\xfc#\x97\x80\xbf\x99\xa8.\xe1H\x87c\xbf\\\x7f;\xb0\x18:8\xbf\xdbi\xb9W\x98\xf8h\xbf\xbc+\xfa\x9f\x8b\xcaX\xbf\x90\x1ek~gY\xac?\x86F~\xd4zr0\xc0\xcc,\xa9O}\xb1\x04@\xe9\x8c#\xde,h\xf3?|s\xeb\xc9\x9cx\xe2?\x9e\xa8J%\xcbd\xd7?\xba\xb3K\nV\x9a\xd4?Ym\x7f2\x13D\xd4?K\xee\\m\xcc\x96\xd1?\xda0\xea\x1b\xf04\xca?\x9b\x8c\xe6\xa2\xfe\x85\xc1?\x9fM\x86\xd28\xf0\xb6?\x8d\x1e\xfa\xfcJ]\xbb?8\xee\xd9\xcc\x83\x85\xc2?\xeb\xf4,O\x0e-\xc1\xbf\x99B\xee\xfb\x9d\x0e\xb9\xbf\xf0Q\x11\x83\x17\x14w\xbf\xac\xa4n\xb6ekb\xbf" "V\x97\xd7%\xbf\x83\xf6\x81!\xbf\xd9~?\x93^5\xe5\xcal\x8b?iK\xf4\\\x87\xc9\x86?\x02\xf7R\x1c8/n?\xbc)s\xc3{\x94|\xbf\x94\xff\xbb\x0e\xdb\'\x83\xbf\x17&tI\x1fBa\xbf\x92\xd3\xa4\xec"\xe0i\xbf3\xc2\xab\xe6\x0eY\xb3?k\xa2\xea\xcc\xe9G\x87?\xdd\x9e\xe8\xa0\x11\x8d\x95\xbf\x05\xa4\xf1\xcd\x89\xf2r\xbf\xea\\\xa3}\xbc\x89z\xbf\xfe8\xfb\x004\xact\xbf\xea\xdd\xde4\x14\x7fn\xbfS\xab2c\xa4\xf5h\xbf\x85\xa6\xa7X\xa7Mx\xbfe\xceEFBlL\xbf* \xaaW\xa8\xd5S?\xd6jv\xab#\xd1]\xbf\xf1\x8d%\xa5\x8f\xde`\xbfw\xda\x12\x17e\xdf\xab?\xd97+\xca\x9f\xe3:\xc0\xc4\x81\xc2yTS\xc6?$6\xdbT\x88w\xb8?\x80x`\x872]\xc4?\xe9k\'\x04\xf2Z\xbd?\xf6\xcb\xc1nE<\xa7?}~\xa7%zH\x8b?,\x03\xc5\x8d\xcb\x8f\x92?\xcd"N\xc6C\xdf\x9d?\xca\xd8i}|\xd1\xa5?\x9e\xd6bP=b\xad?\xcc\xcb\x88\x84\xec1\xb1?\xd7\xb6\x11\x88\xaf\x1e\xa9?\\\x9e4\xa5\xf0\xc9x?\x07\x98\xcfP\x8eqX\xbf\xf6\x13\rm\xa2\x87p\xbf\x00~\x10\xc5\xe0\xbbe\xbf\xad<\xaa\xa3I\xe7|\xbfD\xec\x12\xf1G\x04q\xbf\xa2\x96#\x81$\xe3a?l\xf0\x931/lw\xbfV\x91\tf\xd9\xbf{\xbf\x0ed\xb8\xf0\x02\xc8c\xbf\xdb"\xe1"\xca-\x00\xbf\xb0\xffw\xd8\x93\xbc[?B\xae\xcdn\xd6\x08D\xbf^\x90\xf9\x1b\xa7^C\xbf\xd2\xd8z\x07\n\xcfO?\x06\xc7\x95K\x93\xbbJ\xbf\xf6\xf9\x01h\xc1\xb3j\xbfzN\xbe\x02Q\xac[\xbf>\xd5o\xf3\x8e\xdbi?\xa1n\xc4\xc0\xf3\xadm?h*J\x1e\x0c\xc4p?\xd1\xfd\xe2L\xbe\xeej?%\xda\x90\xc9\xeb\xcc<?U\xc3\\]\x1b\xe3Q\xbf\x075\xb1\x8c\x90\xd4q\xbfl\xd1\x8a*]\xd1f\xbfC\xb9$\xff\rz\xcc?w\x88m{\x9d\xe9:\xc0a\xf7\xc2\xd3\xef\x80\xc8?A\x18\x0b\xf07\xc1\xaf?1\x8c\x95\xb8q\xf7\xb6?-\x06\xe2X\x10\x06\xaf?/\xf6"\x97\xf5e\xbf?\xd5W{\xed\xec\x10\xc0?\x00\x82\xe0\x9f\xc1\xbb\xbe?\x9f\xef4\xe3\xbfH\xbb?nJ\xe1\xbb\x87\xfc\xb3?I\xd6n\xaa\xf0\xa6\xae?\xd6\r\xd3\xf8\xb0\xd8\x8b\xbf\x97Yy:4\xdcv\xbf\x95xlk\xdd\x06w\xbf\xe3\xae\x0e\xb3\xf2\x13g?b\x16h`U$q?c\xfd\xf6\xd4\xa4}e?\xd6\x90>\x1a\xd0\xb3{?VYE\xb9z\xecl?\xf5<\xdb\x1f\t=c\xbfj\r\xb8\xe6V\x95\x81?]s\x9c\xbc\xc7\xdfz?v\x88\xdb\x1cSpY?K\xc9\x07\x17#gP\xbf\xbb\xe3\xe1\xdf\xc8gg\xbfD\x8b\x18\xbc\xd1<A\xbf!V#\x16\xb4\x06T?\x98\x87\x1f\xde\xac\x88"\xbf\xc7\xa0+Y+\xadR?eG\xad%_vr??*\x80C6\x01a?T\x0c\x84\x0e\x94wm\xbf \x81\xbd\x95m\xb4q\xbf\xa9:\xf3\x80\x05Xv\xbf\xa0\xf3\x9a\x08\n_r\xbf\x0f+\x12\x80W\x04&\xbf,\'\x9a\x84J\x9dP?\xf2\xff4\x15\x01\x80s?\xba{@4[\x01k?\x9e\xd53[B\x96\xcb?'
+p50
+tp51
+bsbtp52
+.
\ No newline at end of file
--- /dev/null
+# -*- coding: utf-8 -*-
+#
+# Copyright (c) 2013 Paul Brossier <piem@piem.org>
+
+# This file is part of TimeSide.
+
+# TimeSide is free software: you can redistribute it and/or modify
+# it under the terms of the GNU General Public License as published by
+# the Free Software Foundation, either version 2 of the License, or
+# (at your option) any later version.
+
+# TimeSide is distributed in the hope that it will be useful,
+# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
+# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
+# GNU General Public License for more details.
+
+# You should have received a copy of the GNU General Public License
+# along with TimeSide. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
+
+# Author: Paul Brossier <piem@piem.org>
+
+import numpy as np
+
+MACHINE_EPSILON = np.finfo(np.float32).eps
+
+
+def downsample_blocking(frames, hop_s, dtype='float32'):
+ # downmixing to one channel
+ if len(frames.shape) != 1:
+ downsampled = frames.sum(axis=-1) / frames.shape[-1]
+ else:
+ downsampled = frames
+ # zero padding to have a multiple of hop_s
+ if downsampled.shape[0] % hop_s != 0:
+ pad_length = hop_s + \
+ downsampled.shape[0] / hop_s * hop_s - downsampled.shape[0]
+ downsampled = np.hstack(
+ [downsampled, np.zeros(pad_length, dtype=dtype)])
+ # blocking
+ return downsampled.reshape(downsampled.shape[0] / hop_s, hop_s)
+
+
+def computeModulation(serie, wLen, withLog=True):
+ '''
+ Compute the modulation of a parameter centered.
+ Extremums are set to zero.
+
+ Args :
+ - serie : list or numpy array containing the serie.
+ - wLen : Length of the analyzis window in samples.
+ - withLog : Whether compute the var() or log(var()) .
+
+ Returns :
+ - modul : Modulation of the serie.
+
+ '''
+ sLen = len(serie)
+ modul = np.zeros((sLen,))
+ w = int(wLen / 2)
+
+ for i in range(w, sLen - w):
+
+ d = serie[i - w:i + w]
+ if withLog:
+ if not (d > 0).all():
+ d[d <= 0] = MACHINE_EPSILON # prevent log(0)=inf
+ d = np.log(d)
+
+ modul[i] = np.var(d)
+
+ modul[:w] = modul[w]
+ modul[-w:] = modul[-w - 1]
+
+ return modul
+
+
+def segmentFromValues(values, offset=0):
+ '''
+
+ '''
+
+ seg = [offset, -1, values[0]]
+ segList = []
+ for i, v in enumerate(values):
+
+ if not (v == seg[2]):
+ seg[1] = i + offset - 1
+ segList.append(tuple(seg))
+ seg = [i + offset, -1, v]
+
+ seg[1] = i + offset
+ segList.append(tuple(seg))
+
+ return segList
+
+
+# Attention
+# ---------
+#
+# Double emploi avec le calcul mfcc d'aubio. Voir pour la fusion...
+# Maxime
+
+def melFilterBank(nbFilters, fftLen, sr):
+ '''
+ Grenerate a Mel Filter-Bank
+
+ Args :
+ - nbFilters : Number of filters.
+ - fftLen : Length of the frequency range.
+ - sr : Sampling rate of the signal to filter.
+ Returns :
+ - filterbank : fftLen x nbFilters matrix containing one filter by column.
+ The filter bank can be applied by matrix multiplication
+ (Use numpy *dot* function).
+ '''
+ fh = float(sr) / 2.0
+ mh = 2595 * np.log10(1 + fh / 700)
+
+ step = mh / nbFilters
+
+ mcenter = np.arange(step, mh, step)
+
+ fcenter = 700 * (10 ** (mcenter / 2595) - 1)
+
+ filterbank = np.zeros((fftLen, nbFilters))
+
+ for i, _ in enumerate(fcenter):
+
+ if i == 0:
+ fmin = 0.0
+ else:
+ fmin = fcenter[i - 1]
+
+ if i == len(fcenter) - 1:
+ fmax = fh
+ else:
+ fmax = fcenter[i + 1]
+
+ imin = np.ceil(fmin / fh * fftLen)
+ imax = np.ceil(fmax / fh * fftLen)
+
+ filterbank[imin:imax, i] = triangle(imax - imin)
+
+ return filterbank
+
+
+def triangle(length):
+ '''
+ Generate a triangle filter.
+
+ Args :
+ - length : length of the filter.
+ returns :
+ - triangle : triangle filter.
+
+ '''
+ triangle = np.zeros((1, length))[0]
+ climax = np.ceil(length / 2)
+
+ triangle[0:climax] = np.linspace(0, 1, climax)
+ triangle[climax:length] = np.linspace(1, 0, length - climax)
+ return triangle
+
+
+def entropy(serie, nbins=10, base=np.exp(1), approach='unbiased'):
+ '''
+ Compute entropy of a serie using the histogram method.
+
+ Args :
+ - serie : Serie on witch compute the entropy
+ - nbins : Number of bins of the histogram
+ - base : Base used for normalisation
+ - approach : String in the following set : {unbiased,mmse}
+ for un-biasing value.
+
+ Returns :
+ - estimate : Entropy value
+ - nbias : N-bias of the estimate
+ - sigma : Estimated standard error
+
+ Raises :
+ A warning in case of unknown 'approach' value.
+ No un-biasing is then performed
+
+ '''
+
+ estimate = 0
+ sigma = 0
+ bins, edges = np.histogram(serie, nbins)
+ ncell = len(bins)
+ norm = (np.max(edges) - np.min(edges)) / len(bins)
+
+ for b in bins:
+ if b == 0:
+ logf = 0
+ else:
+ logf = np.log(b)
+ estimate = estimate - b * logf
+ sigma = sigma + b * logf ** 2
+
+ count = np.sum(bins)
+ estimate = estimate / count
+ sigma = np.sqrt((sigma / count - estimate ** 2) / float(count - 1))
+ estimate = estimate + np.log(count) + np.log(norm)
+ nbias = -(ncell - 1) / (2 * count)
+
+ if approach == 'unbiased':
+ estimate = estimate - nbias
+ nbias = 0
+
+ elif approach == 'mmse':
+ estimate = estimate - nbias
+ nbias = 0
+ lambda_value = estimate ^ 2 / (estimate ^ 2 + sigma ^ 2)
+ nbias = (1 - lambda_value) * estimate
+ estimate = lambda_value * estimate
+ sigma = lambda_value * sigma
+ else:
+ return 0
+
+ estimate = estimate / np.log(base)
+ nbias = nbias / np.log(base)
+ sigma = sigma / np.log(base)
+ return estimate
+
+
+def nextpow2(value):
+ """Compute the nearest power of two greater or equal to the input value"""
+ if value >= 1:
+ return 2**np.ceil(np.log2(value)).astype(int)
+ elif value > 0:
+ return 1
+ elif value == 0:
+ return 0
+ else:
+ raise ValueError('Value must be positive')
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