Category: Python

pythonで音源分離

import warnings
warnings.simplefilter('ignore')
import nussl
import numpy as np
# from common import viz

mix = nussl.AudioSignal('pop.mp3')
# stft = signal1.stft()
repet = nussl.separation.primitive.Repet(mix)
repet.run()
repet_bg, repet_fg = repet.make_audio_signals()

# Will run the algorithm and return AudioSignals in one step
repet = nussl.separation.primitive.Repet(mix)
repet_bg, repet_fg = repet()

repet_bg.istft()
repet_bg.embed_audio()
repet_fg.istft()
repet_fg.embed_audio()

repet_bg.write_audio_to_file('bg2.wav')
repet_fg.write_audio_to_file('fg2.wav')

パスポートの文字をtesseractで読み込む

try:
    from PIL import Image
except ImportError:
    import Image
import pytesseract


FILENAME = 'test.jpg'

text = pytesseract.image_to_string(Image.open(FILENAME))
lines = text.split("\n")
for line in lines:
	if '<<<' in line:
		t = line.replace(' ', '')
		print(t)

test1.png
P<GBRUK<SPECIMEN<<ANGELA<ZOE<<<<<<<<<<<<<<<<
5334755143GBR8812049F2509286<<<<<<<<<<c<<<04

test2.png
PDCYPPOLITIS<<ZINONAS<<<<<<<<<<<<<<KKKKKKKKK
FOOOOOD005CYP8012148M3006151<<<<<<<<<<<<<<02

test3.png
PTNOROESTENBYEN<<AASAMUND<SPECIMEN<<<<<<<<<<
FHCO023539NOR5604230M2506126<<<<<<<<<<<<<<00

なぜか変な文字列が混ざりますね

def convert(Filename):
	img = Image.open(Filename)
	img=img.convert('RGB')
	size=img.size
	img2=Image.new('RGB',size)
	 
	border=110
	 
	for x in range(size[0]):
	    for y in range(size[1]):
	        r,g,b=img.getpixel((x,y))
	        if r > border or g > border or b > border:
	            r = 255
	            g = 255
	            b = 255
	        img2.putpixel((x,y),(r,g,b))

	return img2

text = pytesseract.image_to_string(convert('test.jpg'))
lines = text.split("\n")
for line in lines:
	if '<<<' in line:
		print(line)

うーむ、ちょっと違うかな

[音声認識] librosaで音声の波形を描写したい

まず、mp3の音声ファイルを用意します。

ubuntuにlibrosaをinstall
$ pip3 install librosa
$ sudo apt-get install libsndfile1
$ sudo apt install ffmpeg

import librosa
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

file_name = "./test.mp3"
y, sr = librosa.load(str(file_name))
time = np.arange(0, len(y)) / sr

plt.plot(time, y)
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Sound Amplitude")

plt.savefig('image.jpg',dpi=100)

うおおおおおおおお、なるほど

PythonでUnitTest

import unittest

def add(a, b):
	return a + b

class TestAdd(unittest.TestCase):

	def test_add(self):
		value1 = 3
		value2 = 5
		expected = 8

		actual = add(value1, value2)
		self.assertEqual(expected, actual)

if __name__ == "__main__":
	unittest.main()

unittest.main()を実行すると、対象スクリプトのなかでスクリプト内でunittest.TestCaseを継承した全てのクラスを認識し、そのメソッドのうちtestで始まる名称を持つものが全てテストケースとして実行

なるほどー

[Python3] 保存している文章の最後の文章のみS3にupload

f.readlines()は1行ずつ
f.read()は全て

# -*- coding: utf-8 -*-
#! /usr/bin/python3

import boto3
import json
 
accesskey = ""
secretkey = ""
region = "ap-northeast-1"

f = open('2021-11-04.txt', 'r', encoding='UTF-8')

# data = f.read()
datalist = f.readlines()
for data in datalist:
	result = data

str = {
    "text":result,
}
 
with open("speech.json", "w") as f:
    json.dump(str, f, ensure_ascii=False)
 
  
s3 = boto3.client('s3', aws_access_key_id=accesskey, aws_secret_access_key= secretkey, region_name=region)
  
filename = "speech.json"
bucket_name = "speech-dnn"
  
s3.upload_file(filename,bucket_name,filename, ExtraArgs={'ACL':'public-read'})
print("upload {0}".format(filename))

{“text”: “今日イチの雄叫びとガッツポーズが此処まで聞こえてきます\n”}

良いね、あとはラズパイのcron設定

Pythonでlistから最も近い数字を抽出し、辞書の値をprint

numpyを使う

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np

def getNearestValue(list, num):
	idx = np.abs(np.asarray(list) - num).argmin()
	return list[idx]

# 辞書
d = {}
d[0.743722677230835] = 'value1'
d[0.9442239999771118] = 'value2'
d[0.8997899889945984] = 'value3'
print(d)

# リスト
list = []
list.append(0.743722677230835)
list.append(0.9442239999771118)
list.append(0.8997899889945984)

# 最も近い数字
nearest = getNearestValue(list, 0.9602155685424805)

# 最も近い数字のvalue
print(nearest)
print(d[nearest])

$ python3 test.py
{0.743722677230835: ‘value1’, 0.9442239999771118: ‘value2’, 0.8997899889945984: ‘value3’}
0.9442239999771118
value2

やりたいことはできた。
これをNLPでやる。

[自然言語処理] word2vecによる類似単語を検索

$ pip3 install gensim==3.8.1

### word2vecのファイルをDL
$ wget http://public.shiroyagi.s3.amazonaws.com/latest-ja-word2vec-gensim-model.zip

$ unzip latest-ja-word2vec-gensim-model.zip

app.py

# -*- coding: utf-8 -*-
from gensim.models import word2vec

model = word2vec.Word2Vec.load('word2vec.gensim.model')
results = model.wv.most_similar(positive=['日本'])
for result in results:
	print(result)

$ python3 app.py
(‘韓国’, 0.7088127732276917)
(‘台湾’, 0.6461570262908936)
(‘日本国内’, 0.6403890252113342)
(‘欧米’, 0.6350583434104919)
(‘日本国外’, 0.6200590133666992)
(‘台湾出身’, 0.6174061894416809)
(‘中華圏’, 0.612815260887146)
(‘日本の経済’, 0.6088820099830627)
(‘日本の歴史’, 0.6070738434791565)
(‘韓国国内’, 0.6054152250289917)

gensimはバージョンを指定しないとエラーになるので注意が必要

OK
これを繋げていく

さくらレンタルサーバーにPython3とPip3を入れる手順

さくらレンタルサーバーにPython3をPip3を入れて動かそうとすると、
ModuleNotFoundError: No module named ‘_ctypes’ となるので、
あらかじめlibffiをインストールする必要がある。

### libffiインストール
mkdir -p ~/work/libffi
cd work/libffi
wget ftp://sourceware.org/pub/libffi/libffi-3.2.1.tar.gz
tar xvfz libffi-3.2.1.tar.gz
cd libffi-3.2.1
./configure –prefix=$HOME/local/libffi/3_2_1
make
% mkdir -p ~/local/include
% ln -s $HOME/local/libffi/3_2_1/lib/libffi-3.2.1/include/ffi.h $HOME/local/include/
% ln -s $HOME/local/libffi/3_2_1/lib/libffi-3.2.1/include/ffitarget.h $HOME/local/include/
% mkdir -p ~/local/lib
% ln -s $HOME/local/libffi/3_2_1/lib/libffi.a $HOME/local/lib/
% ln -s $HOME/local/libffi/3_2_1/lib/libffi.la $HOME/local/lib/
% ln -s $HOME/local/libffi/3_2_1/lib/libffi.so $HOME/local/lib/
% ln -s $HOME/local/libffi/3_2_1/lib/libffi.so.6 $HOME/local/lib/
% mkdir -p ~/local/lib/pkgconfig/
% ln -s $HOME/local/libffi/3_2_1/lib/pkgconfig/libffi.pc $HOME/local/lib/pkgconfig/

% cd ~/
% vi .cshrc
// パスを最終行に追加

setenv  LD_LIBRARY_PATH $HOME/local/lib
setenv  PKG_CONFIG_PATH $HOME/local/lib/pkgconfig

% source ~/.cshrc
% rehash

### Python3インストール
% mkdir -p ~/work/python3
% cd ~/work/python3
% wget –no-check-certificate https://www.python.org/ftp/python/3.9.0/Python-3.9.0.tgz
% tar zxf Python-3.9.0.tgz
% cd ./Python-3.9.0
% ./configure –prefix=$HOME/local/python/ –with-system-ffi LDFLAGS=”-L $HOME/local/lib/” CPPFLAGS=”-I $HOME/local/include/”
% make
% make install

% cd ~/
%vi .cshrc
// 最終行に以下を追加

set path = ($path $HOME/local/python/bin)

% source ~/.cshrc
% rehash

% python3 –version
Python 3.9.0
% pip3 –version
pip 20.2.3

$ pip3 install ${package}

libffiが無くて、何度もNo module named ‘_ctypes’となり、焦りました。

[Python] 画像を圧縮

まず画像を用意します。

#! /usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from io import BytesIO
import os

COMPRESS_QUALITY = 30

path = "./src"

images = os.listdir(path)

for image in images:
	if image.endswith('.jpg'):
		with open("./src/" + image, 'rb') as inputfile:
			im = Image.open(inputfile)
			im_io = BytesIO()
			im.save(im_io,'JPEG', quality=COMPRESS_QUALITY)
		with open("./src/comp_" + image, mode='wb') as outputfile:
			outputfile.write(im_io.getvalue())
	if image.endswith('.jpeg'):
		with open("./src/" + image, 'rb') as inputfile:
			im = Image.open(inputfile)
			im_io = BytesIO()
			im.save(im_io,'JPEG', quality=COMPRESS_QUALITY)
		with open("./src/comp_" + image, mode='wb') as outputfile:
			outputfile.write(im_io.getvalue())
	if image.endswith('.png'):
		with open("./src/" + image, 'rb') as inputfile:
			im = Image.open(inputfile)
			im_p = im.convert('P')
			with open("./src/comp_" + image, mode='wb') as outputfile:
				im_p.save(outputfile)

我ながらよく出来ています。

[Python] リストで重複を調べる

& 演算子で取得

l1 = ['今日', '形態素', '解析', '研究']
l2 = ['明日', '研究', '麦芽', '形態素']

l1l2 = set(l1) & set(l2)
print(l1l2)

$ python3 app.py
{‘研究’, ‘形態素’}

lenを使って重複率を調べて分岐処理を行う

l1 = ['今日','の','形態素', '解析', '研究']
l2 = ['明日', '研究', '麦芽', '形態素', '研究']

l1l2 = set(l1) & set(l2)

if(len(l1l2) / len(l1) > 0.2):
	print('重複した文章です')
else:
	print('異なる文章です')

$ python3 app.py
重複した文章です

OK、意外と直ぐに行けた