#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# In[1]:


import util
import NMF
import chord
import NoteTemplate

import numpy as np
import warnings
warnings.simplefilter("ignore")


# "PianoChord-70bpm.wav"のコードを解析してみます。

# In[2]:


import IPython.display
IPython.display.Audio("PianoChord-70bpm.wav")


# 1.ピアノ音のテンプレートを、ノート音声から学習します。(ここではＣ１からＢ４までの４オクターブに限定します)

# In[3]:


W = NoteTemplate.getNoteTemplates("audio_notes")
util.PlotTemplates(W)


# 2.コード解析したい音声をスペクトログラムに変換します。

# In[4]:


S = util.LoadAudio("PianoChord-70bpm.wav")
util.PlotSpec(S[:1024,:])


# 3.行列Ｗを固定し、ＮＭＦアルゴリズムで行列Ｈを推定します。

# In[5]:


_,H = NMF.nmf_beta(S,48,W.T,beta=0.5,iteration=50)
util.PlotPianoroll(H)


# (しきい値でＨを二値化してみます)

# In[6]:


H_binary = (H / np.max(H)) > 0.2
util.PlotPianoroll(H_binary)


# 4.Ｈをビート単位で分割して、それぞれのコードを判定します。

# In[7]:


segments = [np.sum(seg,axis=1) for seg in util.SegmentByBeat(H,70,4*4)]
chords = [chord.match_chord(seg/seg.max()) for seg in segments]


# In[8]:


chords