countLabelValues

ラベル値のカウント

R2021a 以降

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    構文

    cnt = countLabelValues(lss,lblname)

    説明

    cnt = countLabelValues(lss,lblname) は、lblname という名前のラベルの値をカウントし、結果をテーブル cnt に返します。cnt には、ラベル値のカウントと割合が含まれます。lblname が ROI またはポイント ラベルのとき、cnt には、特定のカテゴリの値を少なくとも 1 つもつメンバーの数も含まれます。countLabelValues は以下をサポートしていません。

    • サブラベル

    • LabelDataType (Signal Processing Toolbox) プロパティが 'table' または 'timetable' に設定されたラベルの定義

    • インスタンスの値を、カテゴリの離散集合をもつベクトルに変換できないラベル。一意の離散カテゴリのセットを使用して、ラベル値をグループ化できなければなりません。サポートされていないラベルの例は次のとおりです。

      • timetable の cell 配列

      • 異なるサイズの行列を含む cell 配列

    例

    例

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    ライブ スクリプトを開く

    クジラの歌の録音を含むラベル付き信号セットを読み込みます。

    load whales
lss
    lss = 
  labeledSignalSet with properties:

             Source: {2×1 cell}
         NumMembers: 2
    TimeInformation: "sampleRate"
         SampleRate: 4000
             Labels: [2×3 table]
        Description: "Characterize wave song regions"

 Use labelDefinitionsHierarchy to see a list of labels and sublabels.
 Use setLabelValue to add data to the set.

    セット内のラベルの名前を取得します。

    getLabelNames(lss)
    ans = 3×1 string
    "WhaleType"
    "MoanRegions"
    "TrillRegions"

    セットの 2 つのメンバーがシロナガスクジラであることを確認します。

    countLabelValues(lss,"WhaleType")
    ans=3×3 table
    WhaleType    Count    Percent
    _________    _____    _______

    blue           2        100  
    humpback       0          0  
    white          0          0

    各メンバーに 3 つのうめき声の領域があることを確認します。

    countLabelValues(lss,"MoanRegions")
    ans=2×4 table
    MoanRegions    Count    Percent    MemberCount
    ___________    _____    _______    ___________

       false         0          0           0     
       true          6        100           2

    各メンバーに 1 つのふるえ声の領域があることを確認します。

    countLabelValues(lss,"TrillRegions")
    ans=2×4 table
    TrillRegions    Count    Percent    MemberCount
    ____________    _____    _______    ___________

       false          0          0           0     
       true           2        100           2
    ライブ スクリプトを開く

    MATLAB® に MAT ファイルとして含まれているオーディオ信号セットへのパスを指定します。各ファイルには、信号変数とサンプル レートが格納されています。ファイル名をリストします。 

    folder = fullfile(matlabroot,"toolbox","matlab","audiovideo");
lst = dir(append(folder,"/*.mat"));
nms = {lst(:).name}'
    nms = 7×1 cell
    {'chirp.mat'   }
    {'gong.mat'    }
    {'handel.mat'  }
    {'laughter.mat'}
    {'mtlb.mat'    }
    {'splat.mat'   }
    {'train.mat'   }

    指定したフォルダーを示す信号データストアを作成します。サンプル レート変数名を Fs に設定します。これは、すべてのファイルで共通です。ファイル mtlb.mat を除くデータストアのサブセットを生成します。サブセット データストアをlabeledSignalSetオブジェクトのソースとして使用します。

    sds = signalDatastore(folder,SampleRateVariableName="Fs");
sds = subset(sds,~strcmp(nms,"mtlb.mat"));
lss = labeledSignalSet(sds);

    信号にラベルを付けるために、次の 3 つのラベルの定義を作成します。

    • 人間の声を含む信号を真とする論理属性ラベルを定義。

    • 各信号の最大値の位置と振幅を示す数値ポイント ラベルを定義。

    • 各信号にオーバーラップのない、長さが均一なランダム領域を選択するためのカテゴリカル関心領域 (ROI) ラベルを定義。

    この信号ラベルの定義をラベル付き信号セットに追加します。

    vc = signalLabelDefinition("Voice",LabelType="attribute", ...
    LabelDataType="logical",DefaultValue=false);
mx = signalLabelDefinition("Maximum",LabelType="point", ...
    LabelDataType="numeric");
rs = signalLabelDefinition("RanROI",LabelType="ROI", ...
    LabelDataType="categorical",Categories=["ROI" "other"]);
addLabelDefinitions(lss,[vc mx rs])

    信号にラベルを付けます。

    • 人間の声を含むものとして、'handel.mat' と 'laughter.mat' にラベルを付けます。

    • 関数islocalmaxを使用して、各信号の最大値を求めます。その位置と値にラベルを付けます。

    • 関数 randROI を使用して、領域間の最小間隔が N/6 サンプルの場合に長さ N の信号に収まるだけの長さ N/10 サンプルの領域を生成します。それらの位置にラベルを付け、ROI カテゴリに割り当てます。

    点と領域にラベルを付けるときに、サンプル値を時間値に変換します。MATLAB 配列のインデックス付けを考慮して 1 を減算し、サンプル レートで除算します。

    kj = 1;
while hasdata(sds)
    
    [sig,info] = read(sds);
    fs = info.SampleRate;

    [~,fn] = fileparts(info.FileName);
    if fn=="handel" || fn=="laughter"
        setLabelValue(lss,kj,"Voice",true)
    end
    
    xm = find(islocalmax(sig,MaxNumExtrema=1));
    setLabelValue(lss,kj,"Maximum",(xm-1)/fs,sig(xm))

    N = length(sig);
    rois = randROI(N,round(N/10),round(N/6));
    setLabelValue(lss,kj,"RanROI",(rois-1)/fs, ...
        repelem("ROI",size(rois,1)))

    kj = kj+1;
    
end

    2 つの信号にのみ音声が含まれていることを確認します。

    countLabelValues(lss,"Voice")
    ans=2×3 table
    Voice    Count    Percent
    _____    _____    _______

    false      4      66.667 
    true       2      33.333

    この 2 つの信号の最大振幅が 1 であることを確認します。

    countLabelValues(lss,"Maximum")
    ans=5×4 table
           Maximum            Count    Percent    MemberCount
    ______________________    _____    _______    ___________

    0.80000000000000004441      1      16.667          1     
    0.89113331915798421612      1      16.667          1     
    0.94730769230769229505      1      16.667          1     
    1                           2      33.333          2     
    1.0575668990330560071       1      16.667          1

    各信号に、オーバーラップのない 4 つのランダムな関心領域があることを確認します。

    countLabelValues(lss,"RanROI")
    ans=2×4 table
    RanROI    Count    Percent    MemberCount
    ______    _____    _______    ___________

    ROI        24        100           6     
    other       0          0           0

    ラベル付き信号セットのデータを使用して 2 つのデータストアを作成します。

    • signalDatastore (Signal Processing Toolbox)オブジェクト sd には信号データが格納される。

    • arrayDatastoreオブジェクト ld にはラベル付け情報が格納される。作成したすべてのラベルに対応する情報を含めるように指定します。

    [sd,ld] = createDatastores(lss,["Voice" "RanROI" "Maximum"]);

    データストアの情報を使用して、信号をプロットし、それらのラベルを表示します。

    • signalMask (Signal Processing Toolbox)オブジェクトを使用して、関心領域を青色で強調表示。

    • 最大値の位置を示すために黄色の線をプロット。

    • 人間の声を含む信号に対して赤色の軸ラベルを追加。

    tiledlayout flow

while hasdata(sd)

    [sg,nf] = read(sd);
    
    lbls = read(ld);
    
    nexttile
    
    msk = signalMask(lbls{:}.RanROI{:},SampleRate=nf.SampleRate);
    plotsigroi(msk,sg)
    colorbar off
    xlabel('')
    
    xline(lbls{:}.Maximum{:}.Location, ...
        LineWidth=2,Color="#EDB120")
    
    if lbls{:}.Voice{:}
        ylabel("VOICED",Color="#D95319")
    end

end

    Figure contains 6 axes objects. Axes object 1 contains 4 objects of type line, constantline. Axes object 2 contains 4 objects of type line, constantline. Axes object 3 with ylabel VOICED contains 4 objects of type line, constantline. Axes object 4 with ylabel VOICED contains 4 objects of type line, constantline. Axes object 5 contains 4 objects of type line, constantline. Axes object 6 contains 4 objects of type line, constantline.

    function roilims = randROI(N,wid,sep)

num = floor((N+sep)/(wid+sep));
hq = histcounts(randi(num+1,1,N-num*wid-(num-1)*sep),(1:num+2)-1/2);
roilims = (1 + (0:num-1)*(wid+sep) + cumsum(hq(1:num)))' + [0 wid-1];

end

    入力引数

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    ラベル付き信号セット。labeledSignalSet オブジェクトとして指定します。

    例: labeledSignalSet({randn(100,1) randn(10,1)},signalLabelDefinition("female")) は、属性 "female" を含むランダム信号の 2 つのメンバーのセットを指定します。

    ラベル名。文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。

    データ型: char | string

    出力引数

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    結果テーブル。次の変数を含むテーブルとして返されます。

    • Count — 特定のカテゴリのラベル値の数。

    • Percent — すべてのラベル値に対する特定のカテゴリのラベル値の数の割合。

    • MemberCount — 特定のカテゴリの値を少なくとも 1 つもつメンバーの数。この変数は、ROI またはポイント ラベルに対してのみ返されます。

    バージョン履歴

    R2021a で導入

    参考

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