data_generation/Generate_spectrograms.ipynb

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      "source": [
        "from google.colab import files\r\n",
        "uploaded = files.upload()"
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          "data": {
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              "\n",
              "     <input type=\"file\" id=\"files-9d3e7cb7-7d13-4180-8615-5942e8741fb6\" name=\"files[]\" multiple disabled\n",
              "        style=\"border:none\" />\n",
              "     <output id=\"result-9d3e7cb7-7d13-4180-8615-5942e8741fb6\">\n",
              "      Upload widget is only available when the cell has been executed in the\n",
              "      current browser session. Please rerun this cell to enable.\n",
              "      </output>\n",
              "      <script src=\"/nbextensions/google.colab/files.js\"></script> "
            ],
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              "<IPython.core.display.HTML object>"
            ]
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            "Saving convolutional_models.py to convolutional_models.py\n",
            "Saving sequential_models.py to sequential_models.py\n",
            "Saving unet_parts.py to unet_parts.py\n"
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              "      Upload widget is only available when the cell has been executed in the\n",
              "      current browser session. Please rerun this cell to enable.\n",
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        "import matplotlib.pyplot as plt\n",
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        "import librosa.display as display\n",
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        "from scipy.signal import resample\n",
        "import os\n",
        "import sys\n",
        "import torch\n",
        "import cv2\n",
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        "from utils import extract_audio, generate_spec, graph_spec"
      ],
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            "Requirement already satisfied: soundfile in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (0.10.3.post1)\n",
            "Requirement already satisfied: cffi>=1.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from soundfile) (1.14.5)\n",
            "Requirement already satisfied: pycparser in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from cffi>=1.0->soundfile) (2.20)\n",
            "Requirement already satisfied: librosa==0.8.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (0.8.0)\n",
            "Requirement already satisfied: resampy>=0.2.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from librosa==0.8.0) (0.2.2)\n",
            "Requirement already satisfied: soundfile>=0.9.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from librosa==0.8.0) (0.10.3.post1)\n",
            "Requirement already satisfied: scikit-learn!=0.19.0,>=0.14.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from librosa==0.8.0) (0.22.2.post1)\n",
            "Requirement already satisfied: numba>=0.43.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from librosa==0.8.0) (0.51.2)\n",
            "Requirement already satisfied: audioread>=2.0.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from librosa==0.8.0) (2.1.9)\n",
            "Requirement already satisfied: pooch>=1.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from librosa==0.8.0) (1.3.0)\n",
            "Requirement already satisfied: joblib>=0.14 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from librosa==0.8.0) (1.0.1)\n",
            "Requirement already satisfied: decorator>=3.0.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from librosa==0.8.0) (4.4.2)\n",
            "Requirement already satisfied: scipy>=1.0.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from librosa==0.8.0) (1.4.1)\n",
            "Requirement already satisfied: numpy>=1.15.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from librosa==0.8.0) (1.19.5)\n",
            "Requirement already satisfied: six>=1.3 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from resampy>=0.2.2->librosa==0.8.0) (1.15.0)\n",
            "Requirement already satisfied: cffi>=1.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from soundfile>=0.9.0->librosa==0.8.0) (1.14.5)\n",
            "Requirement already satisfied: setuptools in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from numba>=0.43.0->librosa==0.8.0) (54.0.0)\n",
            "Requirement already satisfied: llvmlite<0.35,>=0.34.0.dev0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from numba>=0.43.0->librosa==0.8.0) (0.34.0)\n",
            "Requirement already satisfied: requests in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from pooch>=1.0->librosa==0.8.0) (2.23.0)\n",
            "Requirement already satisfied: appdirs in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from pooch>=1.0->librosa==0.8.0) (1.4.4)\n",
            "Requirement already satisfied: packaging in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from pooch>=1.0->librosa==0.8.0) (20.9)\n",
            "Requirement already satisfied: pycparser in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from cffi>=1.0->soundfile>=0.9.0->librosa==0.8.0) (2.20)\n",
            "Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->pooch>=1.0->librosa==0.8.0) (2020.12.5)\n",
            "Requirement already satisfied: idna<3,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->pooch>=1.0->librosa==0.8.0) (2.10)\n",
            "Requirement already satisfied: chardet<4,>=3.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->pooch>=1.0->librosa==0.8.0) (3.0.4)\n",
            "Requirement already satisfied: urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests->pooch>=1.0->librosa==0.8.0) (1.24.3)\n",
            "Requirement already satisfied: pyparsing>=2.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from packaging->pooch>=1.0->librosa==0.8.0) (2.4.7)\n",
            "Collecting scipy==1.5.2\n",
            "\u001b[?25l  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/65/f9/f7a7e5009711579c72da2725174825e5056741bf4001815d097eef1b2e17/scipy-1.5.2-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl (25.9MB)\n",
            "\u001b[K     |████████████████████████████████| 25.9MB 1.6MB/s \n",
            "\u001b[?25hRequirement already satisfied: numpy>=1.14.5 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from scipy==1.5.2) (1.19.5)\n",
            "\u001b[31mERROR: albumentations 0.1.12 has requirement imgaug<0.2.7,>=0.2.5, but you'll have imgaug 0.2.9 which is incompatible.\u001b[0m\n",
            "Installing collected packages: scipy\n",
            "  Found existing installation: scipy 1.4.1\n",
            "    Uninstalling scipy-1.4.1:\n",
            "      Successfully uninstalled scipy-1.4.1\n",
            "Successfully installed scipy-1.5.2\n"
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        "# Data Download"
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        "from google.colab import drive\n",
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            "--2021-02-11 03:30:32--  https://www.openslr.org/resources/12/train-clean-100.tar.gz\n",
            "Resolving www.openslr.org (www.openslr.org)... 46.101.158.64\n",
            "Connecting to www.openslr.org (www.openslr.org)|46.101.158.64|:443... connected.\n",
            "HTTP request sent, awaiting response... 200 OK\n",
            "Length: 6387309499 (5.9G) [application/x-gzip]\n",
            "Saving to: ‘train-clean-100.tar.gz’\n",
            "\n",
            "train-clean-100.tar 100%[===================>]   5.95G  25.7MB/s    in 3m 35s  \n",
            "\n",
            "2021-02-11 03:34:07 (28.3 MB/s) - ‘train-clean-100.tar.gz’ saved [6387309499/6387309499]\n",
            "\n"
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            "Connecting to www.openslr.org (www.openslr.org)|46.101.158.64|:443... connected.\n",
            "HTTP request sent, awaiting response... 200 OK\n",
            "Length: 346663984 (331M) [application/x-gzip]\n",
            "Saving to: ‘test-clean.tar.gz’\n",
            "\n",
            "test-clean.tar.gz   100%[===================>] 330.60M  27.6MB/s    in 12s     \n",
            "\n",
            "2021-03-09 02:54:23 (26.9 MB/s) - ‘test-clean.tar.gz’ saved [346663984/346663984]\n",
            "\n"
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        "!unzip classroomOmni\r\n",
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            "Resolving isophonics.net (isophonics.net)... 138.37.95.150\n",
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            "Length: 54246190 (52M) [application/zip]\n",
            "Saving to: ‘classroomOmni.zip’\n",
            "\n",
            "classroomOmni.zip   100%[===================>]  51.73M   324KB/s    in 2m 12s  \n",
            "\n",
            "2021-03-09 02:56:43 (400 KB/s) - ‘classroomOmni.zip’ saved [54246190/54246190]\n",
            "\n",
            "Archive:  classroomOmni.zip\n",
            "  inflating: LICENSE                 \n",
            "   creating: Omni/\n",
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            "2021-02-15 21:35:23 (739 KB/s) - ‘greathallOmni.zip’ saved [70938816/70938816]\n",
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        "def train_data(audio_dir, rir_dir, lower_bound, upper_bound, checkpointX, checkpointY):\n",
        "    \"\"\"\n",
        "    Read training data generating reverberant waveforms and spectrograms\n",
        "   \n",
        "    audio_dir: directory containing the speech audio files\n",
        "    rir_dir: directory containing RIRs audio files\n",
        "    lower_bound: initial example to be considered\n",
        "    upper_bound: final example to be considered\n",
        "    checkpointX: directory + filename to save reverberant data\n",
        "    checkpointY: directory + filename to save target data \n",
        "    \"\"\"\n",
        "\n",
        "    sys.path.append(audio_dir)\n",
        "    sys.path.append(rir_dir)\n",
        "    \n",
        "    rir_file_names = []\n",
        "    for subdir, dirs, files in os.walk(rir_dir):\n",
        "        for file in files:\n",
        "            if (\".wav\" in file):\n",
        "                rir_file_names.append(os.path.join(subdir,file))\n",
        "\n",
        "    audio_file_names = []\n",
        "    for subdir, dirs, files in os.walk(audio_dir):\n",
        "        for file in files:\n",
        "            if (\".flac\" in file):\n",
        "                audio_file_names.append(os.path.join(subdir,file))\n",
        "    \n",
        "    print (\"RIRs found: \" + str(len(rir_file_names)))\n",
        "    print (\"Audio files found: \" + str(len(audio_file_names)))\n",
        "    time_size = 340\n",
        "    frequency_size = 128\n",
        "    X = torch.zeros((upper_bound-lower_bound, 1, frequency_size, time_size))\n",
        "    y = torch.zeros((upper_bound-lower_bound, 1, frequency_size, time_size))\n",
        "    for i in range(lower_bound, upper_bound):\n",
        "        rir_index = random.sample(range(len(rir_file_names)), 1)[0]\n",
        "        ir_audio, ir_time, ir_rate = extract_audio(rir_file_names[rir_index])\n",
        "\n",
        "        speech_audio, speech_time, speech_rate = extract_audio(audio_file_names[i])\n",
        "        speech_spec = generate_spec(speech_audio, speech_rate)\n",
        "        \n",
        "        random_snr = random.sample(range(15, 36), 1)[0]\n",
        "        speech_rev = discrete_conv(speech_audio, ir_audio, 16000, 96000, snr = random_snr)\n",
        "        speech_rev = speech_rev[0:len(speech_audio)]\n",
        "        rev_spec = generate_spec(speech_rev, speech_rate)\n",
        "        \n",
        "        speech_spec = cv2.resize(speech_spec, dsize = (time_size, frequency_size), interpolation = cv2.INTER_LANCZOS4)\n",
        "        rev_spec = cv2.resize(rev_spec, dsize = (time_size, frequency_size), interpolation = cv2.INTER_LANCZOS4)\n",
        "\n",
        "        print(\"Proccesing audio file n°: \" + str(i+1))\n",
        "        X[i-lower_bound, 0, :, :] = torch.tensor(rev_spec)\n",
        "        y[i-lower_bound, 0, :, :] = torch.tensor(speech_spec)\n",
        "\n",
        "        if ((i+1)%500 == 0):\n",
        "          torch.save(X, checkpointX)\n",
        "          torch.save(y, checkpointY)\n",
        "          print('Saved data')\n",
        "\n",
        "    return X, y"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "cn4dKFVSUAHu",
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "outputId": "97c42e95-a9ca-4c4b-92bf-b18136271317"
      },
      "source": [
        "rir_rootdir1 = 'GreatHallOmni/'\n",
        "audio_rootdir1 = 'LibriSpeechTrain/'\n",
        "checkpointX1 = '/content/drive/My Drive/data_audio/non_norm_data/X_train_1.pth'\n",
        "checkpointY1 = '/content/drive/My Drive/data_audio/non_norm_data/y_train_1.pth'\n",
        "_, _ = train_data(audio_rootdir1, rir_rootdir1, 0, 5000, checkpointX1, checkpointY1)"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "\u001b[1;30;43mSe truncaron las últimas líneas 5000 del resultado de transmisión.\u001b[0m\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 11\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 12\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 13\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 14\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 15\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 16\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 17\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 18\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 20\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 21\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 22\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 23\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 24\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 25\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 26\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 28\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 29\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 33\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 34\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 35\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 36\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 37\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 38\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 39\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 40\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 41\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 42\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 43\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 44\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 45\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 46\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 47\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 48\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 49\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 50\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 51\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 52\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 53\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 54\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 55\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 56\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 57\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 58\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 59\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 60\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 61\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 62\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 63\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 64\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 65\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 66\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 67\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 68\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 69\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 70\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 71\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 72\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 73\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 74\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 75\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 76\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 77\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 78\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 79\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 80\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 81\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 82\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 83\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 84\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 85\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 86\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 87\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 89\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 91\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 92\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 93\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 94\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 96\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 98\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 99\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 102\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 106\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 108\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 109\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 110\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 112\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 115\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 116\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 117\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 118\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 119\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 120\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 121\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 122\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 123\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 124\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 125\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 126\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 127\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 128\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 129\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 130\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 131\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 132\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 133\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 134\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 135\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 136\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 137\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 138\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 139\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 140\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 141\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 142\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 143\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 144\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 145\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 146\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 147\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 148\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 149\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 150\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 151\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 152\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 153\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 154\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 155\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 156\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 157\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 158\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 159\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 160\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 161\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 162\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 163\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 164\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 165\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 166\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 167\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 170\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 171\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 172\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 173\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 174\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 19906\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19907\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 19934\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19935\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19936\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19937\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19938\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19939\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19940\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19941\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19942\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19943\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19944\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19945\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19946\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19947\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19948\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19949\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19950\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19951\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19952\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19953\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19954\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19955\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19956\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19957\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19958\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19959\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19960\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19961\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19962\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19963\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19964\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19965\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19966\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19967\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19968\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19969\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19970\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19971\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 19975\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19976\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19977\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19978\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19979\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19980\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19981\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19982\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19983\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19984\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19985\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19986\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19987\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19988\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19989\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19990\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19991\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19992\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19993\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19994\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19995\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19996\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19997\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19998\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19999\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 20000\n",
            "Saved data\n"
          ],
          "name": "stdout"
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "QphzU4ZnE7_2"
      },
      "source": [
        "def test_data(audio_dir, rir_dir, lower_bound, upper_bound, checkpoints, noise = [15, 35]):\r\n",
        "\r\n",
        "    \"\"\"\r\n",
        "    read test data generating reverberant spectrograms and waveforms\r\n",
        "    \r\n",
        "    audio_dir: directory containing speech audio files\r\n",
        "    rir_dir: directory\r\n",
        "    lower_bound: initial example to be considered\r\n",
        "    upper_bound: final example to be considered\r\n",
        "    checkpoints: list containing directories for save rev spectrogram, target spectrogram\r\n",
        "                rev waveforms and target waveforms respectively\r\n",
        "    noise: add noise with random snr in [noise[0], noise[1]]\r\n",
        "    \"\"\"\r\n",
        "    \r\n",
        "    checkpointX = checkpoints[0]\r\n",
        "    checkpointY = checkpoints[1]\r\n",
        "    checkpoint_waverev = checkpoints[2]\r\n",
        "    checkpoint_wavetarget = checkpoints[3]\r\n",
        "    \r\n",
        "    sys.path.append(audio_dir)\r\n",
        "    sys.path.append(rir_dir)\r\n",
        "    \r\n",
        "    rir_file_names = []\r\n",
        "    for subdir, dirs, files in os.walk(rir_dir):\r\n",
        "        for file in files:\r\n",
        "            if (\".wav\" in file):\r\n",
        "                rir_file_names.append(os.path.join(subdir,file))\r\n",
        "\r\n",
        "    audio_file_names = []\r\n",
        "    for subdir, dirs, files in os.walk(audio_dir):\r\n",
        "        for file in files:\r\n",
        "            if (\".flac\" in file):\r\n",
        "                audio_file_names.append(os.path.join(subdir,file))\r\n",
        "    \r\n",
        "    print (\"RIRs found: \" + str(len(rir_file_names)))\r\n",
        "    print (\"Audio files found: \" + str(len(audio_file_names)))\r\n",
        "    time_size = 340\r\n",
        "    frequency_size = 128\r\n",
        "    X = torch.zeros((upper_bound-lower_bound, 1, frequency_size, time_size))\r\n",
        "    y = torch.zeros((upper_bound-lower_bound, 1, frequency_size, time_size))\r\n",
        "\r\n",
        "    wave_data = []\r\n",
        "    wave_targets = []\r\n",
        "\r\n",
        "\r\n",
        "    for i in range(lower_bound, upper_bound):\r\n",
        "        rir_index = random.sample(range(len(rir_file_names)), 1)[0]\r\n",
        "        ir_audio, ir_time, ir_rate = extract_audio(rir_file_names[rir_index])\r\n",
        "\r\n",
        "        speech_audio, speech_time, speech_rate = extract_audio(audio_file_names[i])\r\n",
        "        wave_targets.append(speech_audio)\r\n",
        "        speech_spec = generate_spec(speech_audio, speech_rate)\r\n",
        "        \r\n",
        "        random_snr = random.sample(range(noise[0], noise[1]), 1)[0]\r\n",
        "        speech_rev = discrete_conv(speech_audio, ir_audio, 16000, 96000, snr = random_snr)\r\n",
        "        speech_rev = speech_rev[0:len(speech_audio)]\r\n",
        "        wave_data.append(speech_rev)\r\n",
        "        rev_spec = generate_spec(speech_rev, speech_rate)\r\n",
        "        \r\n",
        "        speech_spec = cv2.resize(speech_spec, dsize = (time_size, frequency_size), interpolation = cv2.INTER_LANCZOS4)\r\n",
        "        rev_spec = cv2.resize(rev_spec, dsize = (time_size, frequency_size), interpolation = cv2.INTER_LANCZOS4)\r\n",
        "\r\n",
        "        print(\"Proccesing audio file n°: \" + str(i+1))\r\n",
        "        X[i-lower_bound, 0, :, :] = torch.tensor(rev_spec)\r\n",
        "        y[i-lower_bound, 0, :, :] = torch.tensor(speech_spec)\r\n",
        "\r\n",
        "        if ((i+1)%500 == 0):\r\n",
        "          torch.save(X, checkpointX)\r\n",
        "          torch.save(y, checkpointY)\r\n",
        "          torch.save(wave_data, checkpoint_waverev)\r\n",
        "          torch.save(wave_targets, checkpoint_wavetarget)\r\n",
        "          print('Saved data')\r\n",
        "\r\n",
        "    return X, y"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "IdfdjbZqUMDW"
      },
      "source": [
        "def mardy_test_data(audio_dir, rir_dir, lower_bound, upper_bound, checkpoints, snr = 30, distance = 'far'):\r\n",
        "\r\n",
        "    \"\"\"\r\n",
        "    read test data generating reverberant spectrograms and waveforms\r\n",
        "    \r\n",
        "    audio_dir: directory containing speech audio files\r\n",
        "    rir_dir: directory contaning MARDY RIRs\r\n",
        "    lower_bound: initial example to be considered\r\n",
        "    upper_bound: final example to be considered\r\n",
        "    checkpoints: list containing directories for save rev spectrogram, target spectrogram\r\n",
        "                rev waveforms and target waveforms respectively\r\n",
        "    snr: add awgn with snr\r\n",
        "    \"\"\"\r\n",
        "    \r\n",
        "    checkpointX = checkpoints[0]\r\n",
        "    checkpointY = checkpoints[1]\r\n",
        "    checkpoint_waverev = checkpoints[2]\r\n",
        "    checkpoint_wavetarget = checkpoints[3]\r\n",
        "    \r\n",
        "    sys.path.append(audio_dir)\r\n",
        "    sys.path.append(rir_dir)\r\n",
        "\r\n",
        "    num_distance = '3' if distance == 'far' else '1'\r\n",
        "    print('Distance Microphones ' + num_distance)\r\n",
        "    \r\n",
        "    rir_file_names = []\r\n",
        "    for subdir, dirs, files in os.walk(rir_dir):\r\n",
        "        for file in files:\r\n",
        "            if (\".wav\" in file and file[3]==num_distance):\r\n",
        "                rir_file_names.append(os.path.join(subdir,file))\r\n",
        "\r\n",
        "    audio_file_names = []\r\n",
        "    for subdir, dirs, files in os.walk(audio_dir):\r\n",
        "        for file in files:\r\n",
        "            if (\".flac\" in file):\r\n",
        "                audio_file_names.append(os.path.join(subdir,file))\r\n",
        "    \r\n",
        "    print (\"RIRs found: \" + str(len(rir_file_names)))\r\n",
        "    print (\"Audio files found: \" + str(len(audio_file_names)))\r\n",
        "    time_size = 340\r\n",
        "    frequency_size = 128\r\n",
        "    X = torch.zeros((upper_bound-lower_bound, 1, frequency_size, time_size))\r\n",
        "    y = torch.zeros((upper_bound-lower_bound, 1, frequency_size, time_size))\r\n",
        "\r\n",
        "    wave_data = []\r\n",
        "    wave_targets = []\r\n",
        "\r\n",
        "\r\n",
        "    for i in range(lower_bound, upper_bound):\r\n",
        "        rir_index = random.sample(range(len(rir_file_names)), 1)[0]\r\n",
        "        ir_audio, ir_time, ir_rate = extract_audio(rir_file_names[rir_index])\r\n",
        "\r\n",
        "        speech_audio, speech_time, speech_rate = extract_audio(audio_file_names[i])\r\n",
        "        wave_targets.append(speech_audio)\r\n",
        "        speech_spec = generate_spec(speech_audio, speech_rate)\r\n",
        "        speech_rev = discrete_conv(speech_audio, ir_audio, 16000, 48000, aug_factor = 10, snr = snr)\r\n",
        "        speech_rev = speech_rev[0:len(speech_audio)]\r\n",
        "        wave_data.append(speech_rev)\r\n",
        "        rev_spec = generate_spec(speech_rev, speech_rate)\r\n",
        "        \r\n",
        "        speech_spec = cv2.resize(speech_spec, dsize = (time_size, frequency_size), interpolation = cv2.INTER_LANCZOS4)\r\n",
        "        rev_spec = cv2.resize(rev_spec, dsize = (time_size, frequency_size), interpolation = cv2.INTER_LANCZOS4)\r\n",
        "\r\n",
        "        print(\"Proccesing audio file n°: \" + str(i+1))\r\n",
        "        X[i-lower_bound, 0, :, :] = torch.tensor(rev_spec)\r\n",
        "        y[i-lower_bound, 0, :, :] = torch.tensor(speech_spec)\r\n",
        "\r\n",
        "        if ((i+1)%500 == 0):\r\n",
        "          torch.save(X, checkpointX)\r\n",
        "          torch.save(y, checkpointY)\r\n",
        "          torch.save(wave_data, checkpoint_waverev)\r\n",
        "          torch.save(wave_targets, checkpoint_wavetarget)\r\n",
        "          print('Saved data')\r\n",
        "\r\n",
        "    return X, y"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "KFidRrdnbSoY",
        "outputId": "a926cd4b-fce0-472b-a84b-d5944f57f915"
      },
      "source": [
        "rir_rootdir = 'ClassroomOmni/'\r\n",
        "audio_rootdir = 'LibriSpeechTest/'\r\n",
        "checkpointX = '/content/drive/My Drive/data_audio/non_norm_data/X_test.pth'\r\n",
        "checkpointY = '/content/drive/My Drive/data_audio/non_norm_data/y_test.pth'\r\n",
        "checkpoint_waverev = '/content/drive/My Drive/data_audio/non_norm_data/waverev.pth'\r\n",
        "checkpoint_wavetarget = '/content/drive/My Drive/data_audio/non_norm_data/wavetarget.pth'\r\n",
        "\r\n",
        "checkpoints = [checkpointX, checkpointY, checkpoint_waverev, checkpoint_wavetarget]\r\n",
        "\r\n",
        "X, y = test_data(audio_rootdir, rir_rootdir, 0, 500, checkpoints)"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "RIRs encontradas: 130\n",
            "Archivos de audio encontrados: 2620\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 1\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 2\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 3\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 4\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 5\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 6\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 7\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 8\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 9\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 10\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 11\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 12\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 13\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 14\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 15\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 16\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 17\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 18\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 20\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 21\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 22\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 23\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 24\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 25\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 26\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 27\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 28\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 29\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 30\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 31\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 32\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 33\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 34\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 35\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 36\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 37\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 38\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 39\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 40\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 41\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 42\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 43\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 44\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 45\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 46\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 47\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 48\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 49\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 50\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 51\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 52\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 53\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 54\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 55\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 56\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 57\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 58\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 59\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 60\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 61\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 62\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 63\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 64\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 65\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 66\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 67\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 68\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 69\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 70\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 71\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 72\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 73\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 74\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 75\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 76\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 77\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 78\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 79\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 80\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 81\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 82\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 83\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 84\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 85\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 86\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 87\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 88\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 89\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 90\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 91\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 92\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 93\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 94\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 95\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 96\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 97\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 98\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 99\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 100\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 101\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 102\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 103\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 104\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 105\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 106\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 107\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 108\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 109\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 110\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 111\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 112\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 113\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 114\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 115\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 116\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 117\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 118\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 119\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 120\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 121\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 122\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 123\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 124\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 125\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 126\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 127\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 128\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 129\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 130\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 131\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 132\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 133\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 134\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 135\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 136\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 137\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 138\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 139\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 140\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 141\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 142\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 143\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 144\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 145\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 146\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 147\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 148\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 149\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 150\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 151\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 152\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 153\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 154\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 155\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 156\n",
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          "name": "stdout"
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      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "uksUsREDk5NX"
      },
      "source": [
        "def realdata_from_dir(audio_dir, lower_bound, upper_bound, checkpointX, checkpoint_wave):\r\n",
        "    \"\"\"\r\n",
        "    read real test data with reverberant spectrograms and waveforms\r\n",
        "    \r\n",
        "    audio_dir: directory containing speech audio files\r\n",
        "    lower_bound: initial example to be considered\r\n",
        "    upper_bound: final example to be considered\r\n",
        "    checkpointX: directory + filename to save reverberant spectrograms\r\n",
        "    checkpointX: directory + filename to save reverberant waveforms\r\n",
        "    \"\"\"\r\n",
        "    \r\n",
        "    sys.path.append(audio_dir)\r\n",
        "\r\n",
        "    audio_file_names = []\r\n",
        "    for subdir, dirs, files in os.walk(audio_dir):\r\n",
        "        for file in files:\r\n",
        "            if (\".wav\" in file):\r\n",
        "                audio_file_names.append(os.path.join(subdir,file))\r\n",
        "\r\n",
        "    print (\"Archivos de audio encontrados: \" + str(len(audio_file_names)))\r\n",
        "    time_size = 340\r\n",
        "    frequency_size = 128\r\n",
        "\r\n",
        "    X = torch.zeros((upper_bound-lower_bound, 1, frequency_size, time_size))\r\n",
        "    y = torch.zeros((upper_bound-lower_bound, 1, frequency_size, time_size))\r\n",
        "    \r\n",
        "    waves_rev = []\r\n",
        "    for i in range(lower_bound, upper_bound):\r\n",
        "\r\n",
        "        speech_rev, speech_time, speech_rate = extract_audio(audio_file_names[i])\r\n",
        "        waves_rev.append(speech_rev)\r\n",
        "        rev_spec = generate_spec(speech_rev, speech_rate)\r\n",
        "        rev_spec = cv2.resize(rev_spec, dsize = (time_size, frequency_size), interpolation = cv2.INTER_LANCZOS4)\r\n",
        "\r\n",
        "        print(\"Procesado archivo de audio n°: \" + str(i+1))\r\n",
        "        X[i-lower_bound, 0, :, :] = torch.tensor(rev_spec)\r\n",
        "  \r\n",
        "        if ((i+1)%50 == 0):\r\n",
        "          torch.save(X, checkpointX)\r\n",
        "          torch.save(waves_rev, checkpoint_wave)\r\n",
        "          print('Saved data')\r\n",
        "\r\n",
        "    return X"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "DO9lkBnCm7k1",
        "outputId": "7ba401fc-abcb-4379-c585-305e536e1fb7"
      },
      "source": [
        "audio_rootdir = '/content/drive/My Drive/masive_data/VUT_FIT_L207/MicID01/SpkID01_20171225_T/01/'\r\n",
        "checkpointX = '/content/drive/My Drive/real_data/X_test_real1.pth'\r\n",
        "checkpoint_wave = '/content/drive/My Drive/real_data/waves1.pth'\r\n",
        "X = realdata_from_dir(audio_rootdir, 0, 500, checkpointX, checkpoint_wave)"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Archivos de audio encontrados: 2620\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 1\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 2\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 3\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 4\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 5\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 6\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 7\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 8\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 9\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 10\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 11\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 12\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 13\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 14\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 15\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 16\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 17\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 18\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 19\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 20\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 21\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 22\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 23\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 24\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 25\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 26\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 27\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 36\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 38\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 40\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 41\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 43\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 44\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 45\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 46\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 47\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 48\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 49\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 50\n",
            "Saved data\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 51\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 52\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 53\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 54\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 55\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 56\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 57\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 58\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 59\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 60\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 61\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 62\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 63\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 64\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 65\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 66\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 67\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 68\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 69\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 70\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 71\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 72\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 73\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 74\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 75\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 76\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 77\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 78\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 79\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 80\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 81\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 82\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 83\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 84\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 85\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 86\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 87\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 88\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 89\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 90\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 91\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 92\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 93\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 94\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 95\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 96\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 97\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 98\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 99\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 100\n",
            "Saved data\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 101\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 102\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 103\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 104\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 105\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 106\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 107\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 108\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 109\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 110\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 111\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 112\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 113\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 114\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 115\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 116\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 117\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 119\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 121\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 122\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 123\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 124\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 125\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 126\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 127\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 128\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 129\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 130\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 131\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 132\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 133\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 134\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 135\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 136\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 137\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 138\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 139\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 140\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 141\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 142\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 143\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 144\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 145\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 146\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 147\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 148\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 149\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 150\n",
            "Saved data\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 151\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 152\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 153\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 154\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 155\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 156\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 157\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 158\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 159\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 160\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 161\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 162\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 163\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 164\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 165\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 166\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 167\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 168\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 169\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 170\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 171\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 172\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 173\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 174\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 175\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 176\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 177\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 178\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 179\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 180\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 181\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 182\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 183\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 184\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 185\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 186\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 187\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 188\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 189\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 190\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 191\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 192\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 193\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 194\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 195\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 197\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 198\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 199\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 200\n",
            "Saved data\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 201\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 202\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 205\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 207\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 208\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 209\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 210\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 211\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 212\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 213\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 214\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 215\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 216\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 217\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 218\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 219\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 220\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 221\n",
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            "Procesado archivo de audio n°: 223\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 224\n",
            "Procesado archivo de audio n°: 225\n",
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