Discussion :

[robinechuca]

Bonjour,

Dans l'exemple simplifié ci dessous:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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with av.open("audio_file.ogg", "r") as container:
    stream = container.streams.audio[0]
    frame = next(container.decode(stream))
    array = frame.to_ndarray() # max et min ?

- Quelle sont les valeurs min et max possible ?
- Quels types sont possibles ?

La doc de cette fonction ne dit rien. Les seuls exemples trouvés sont des exemples de tests non quantitatifs. Je n'ai pas réussi à mettre la main sur le code source github.
D'après la doc, la fonction to_ndarray accepte des kwargs. Mais lesquels ?

J'ai lancé le code suivant affin de faire une estimation:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import os
import pathlib
import pprint
import av
 
dtypes = {}
for root, _, files in os.walk("/"):
    for file in files:
        suffix = pathlib.Path(file).suffix.lower()
        if suffix not in {".mp3", ".ogg", ".wav", ".wave", ".flac", ".aac", ".mp4", ".mkv", ".avi"}:
            continue
        try:
            with av.open(os.path.join(root, file), "r") as container:
                for stream in container.streams.audio:
                    for frame in container.decode(stream):
                        array = frame.to_ndarray()
                        dtype = (array.dtype, suffix)
                        if dtype not in dtypes:
                            dtypes[dtype] = (0, 0)
                        mini, maxi = array.min(), array.max()
                        if mini < dtypes[dtype][0] or maxi > dtypes[dtype][1]:
                            dtypes[dtype] = (min(dtypes[dtype][0], mini), max(dtypes[dtype][1], maxi))
        except av.error.InvalidDataError:
            continue
pprint.pprint(dtypes)

Voici le résultat:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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{(dtype('int16'), '.wav'): (-32768, 32513),
 (dtype('float32'), '.mp3'): (-1.333013, 1.415781),
 (dtype('float32'), '.ogg'): (-0.7092452, 0.9921398),
 (dtype('int16'), '.mkv'): (-32768, 32767),
 (dtype('float32'), '.avi'): (-1.8093933, 1.8056028),
 (dtype('float32'), '.mkv'): (-1.6858864, 1.8667902),
 (dtype('float32'), '.mp4'): (-1.1447644, 1.1121304)}

Si vous en savez plus, ça aidera sûrement du monde (et moi aussi )

[wiztricks]

Salut,

Si vous en savez plus, ça aidera sûrement du monde (et moi aussi )

Il faut récupérer les sources ou poser la question aux développeurs.
* edit *
Les sources sont à priori ici.
GitHub a un search qui permet de trouver tous les modules qui contiennent to_ndarray et un filtrage visuel donne ce module où on verra que les arguments passés à la méthode sont ignorés.

=> reste à faire un bug report pour expliquer aux développeurs qu'il est idiot de mentionner des arguments à une fonction sans les documenter d'autant qu'elle ne les utilise pas.

- W

[robinechuca]

J'ai été très mauvais pour ma recherche de code source, le voici : https://github.com/PyAV-Org/PyAV/blo...udio/frame.pyx
Au moment d’écrire ce message, le module en est à la version 10.0.0.

Le code source offre une réponse partielle :
- L'argument **kwargs est ignoré, il est présent seulement pour avoir une API cohérente avec le reste.
- Les types possibles sont np.float64, np.float32, np.int16, np.int32 et np.uint8.

Concernant l'étendue des valeurs, le problème n'est pas résolu.
Pour les types entier, on peu raisonnablement supposer que l'étendue correspond à la plage maximale que permet l'encodage. Toutes la valeurs sont utilisées.

Par contre pour le type flottant, par exemple np.float32, la valeur maximale encodable serait 3.4028235e+38. D'après l’expérience du premier message, les valeurs utilisées ne semblent pas prendre toute la plage disponible.
Est-ce que les valeurs sont censées être entre -1 et 1 et le dépassement s'expliquerait par le bruit d'encodage / quantification / décodage ? Je trouve cette hypothèse assez foireuse .

Il n'y a pas de foire aux questions mais seulement une section "bug reports". Est-ce le bon endroit pour poser la question directement aux développeurs ?

[wiztricks]

Si le type choisi dépend du format, il va (vous) falloir étudier les différents formats pour voir s'il y a des "bornes" techniques.

- W

[robinechuca]

J'ai effectué un test statistique sur 174987536978 échantillons soit environ 550 heures d'audio.
Il se trouve que 0.0019 % des échantillons flottants sortent de l'intervalle [-1, 1].
En visualisant la forme d'onde dans les zones qui dépassent j'ai remarqué 2 choses:
- Très peu d’échantillons consécutifs dépassent, il y en a souvent 1 tout seul par-ci par là.
- Plus le fichier est compressé, faible débit binaire, plus il y a de dépassements.

Bref, j'ai l'impression que l'on ne perd pas beaucoup d'information en tronquant entre -1 et 1.
Une petite fonction qui normalise les échantillons:

Code :

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import av
import numpy as np
 
def clip_convert(audio_samples: np.ndarray[numbers.Real]) -> np.ndarray[numbers.Real]:
    """
    ** Converts sound samples into float between -1 and 1. **
 
    Minimizes copying and reallocations.
 
    Examples
    --------
    >>> import numpy as np
    >>> import clip_convert
    >>> clip_convert(np.array([-1.5, -1.0, -.5, .5, 1.0, 1.5], dtype=np.float64))
    array([-1. , -1. , -0.5,  0.5,  1. ,  1. ])
    >>> clip_convert(np.array([-1.5, -1.0, -.5, .5, 1.0, 1.5], dtype=np.float32))
    array([-1. , -1. , -0.5,  0.5,  1. ,  1. ], dtype=float32)
    >>> clip_convert(np.array([-1.5, -1.0, -.5, .5, 1.0, 1.5], dtype=np.float16))
    array([-1. , -1. , -0.5,  0.5,  1. ,  1. ], dtype=float16)
    >>> clip_convert(np.array([-2147483648, -1073741824, 1073741824, 2147483647], dtype=np.int32))
    array([-1. , -0.5,  0.5,  1. ])
    >>> clip_convert(np.array([-32768, -16384, 16384, 32767], dtype=np.int16))
    array([-1.        , -0.49999237,  0.50002289,  1.        ])
    >>> clip_convert(np.array([0, 64, 192, 255], dtype=np.uint8))
    array([-1.        , -0.49803922,  0.50588235,  1.        ])
    >>>
    """
    assert isinstance(audio_samples, np.ndarray), audio_samples.__class__.__name__
    if issubclass(audio_samples.dtype.type, numbers.Integral):
        iinfo = np.iinfo(audio_samples.dtype)
        audio_samples = audio_samples.astype(np.float64)
        audio_samples -= .5*np.float64(iinfo.min + iinfo.max)
        audio_samples /= .5*np.float64(iinfo.max - iinfo.min)
    else:
        np.clip(audio_samples, -1, 1, out=audio_samples)
    return audio_samples

Est-ce que cela vous parait raisonnable de tronquer ?

[robinechuca]

J'ai posé la question aux développeurs directement.
Pour une réponse complète (et en Anglais), tout ce trouve ici: https://github.com/PyAV-Org/PyAV/discussions/1073

En résumé: Oui les valeurs flottantes sont censé être entre -1 et 1, ce qui excède est au dessus du volume maximum. Donc pas trop de scrupules à tronquer.