audio_phase_shift.py

def get_shifted_data_array(self):
        """Returns the audio audio shifted either left or right
           using zeros matching the phase shift in a given direction"""

        # Calculate number of shifts
        shifts = np.zeros(int(self.__sample_rate * abs(self.__phase_shift)))
        # self.__sample_rate => 44100
        # abs(self.__phase_shift) => et tal mellem 0 og 1.6
        # lad os sige at det i dette eksempel er 0.5
        # self.__sample_rate * abs(self.__phase_shift) = 44100 * 0.5 = 22050 antal nuller
        # før amplitude dataen
        # shifts => [0, 0, ..., 0] (22050 nuller)

        # For at beregne antal nuller tilgængelige til phase shifting, se nedenstående: 
        # Bemærk dette step ikke bliver brugt, men kan hjælpe med det større billede
        # possible_shifts = np.zeros(int(self.__sample_rate * self.__possible_duration))
        # self.__sample_rate => 44100
        # self.__possible_duration => præcis 1.6 (ikke en range som med phase shift)
        # self.__sample_rate * self.__possible_duration = 44100 * 1.6 = 70560 antal nuller
        # Bemærk ovenstående tal betyder vi kan tilføje 70560 antal nuller på venstre side, højre side
        # eller fordelt skævt eller ligeligt på begge sider
        # possible_shifts => [0, 0, ..., 0] (70560 nuller)

        # Copy original data
        copied_data = cp.copy(self.__data)
        # Et array som indeholder amplitude data for selve audio filen
        # Dette array indeholder både nuller, negative og positive tal.
        # Da værdierne i i dette tilfælde er forskelligt fra lydfil til lydfil
        # så lader vi som om (for eksemplets skyld) copied_data ser ud på følgende måde:
        # copied_data => [1, 2, 3, 4] 

        # Calculate missing shifts
        missing_zeros = int(self.__sample_rate * self.__possible_duration)-len(shifts)
        # self.__sample_rate => 44100
        # self.__possible_duration => præcis 1.6 (ikke en range som med phase shift)
        # len(shifts) => længden af shifts variablen, i dette eksempel: 22050 (nuller)
        # int(self.__sample_rate * self.__possible_duration)-len(shifts) => 70560 - 22050 = 48510
        # Tallet, 48510, betyder at vi skal tilføje 48510 nuller på højre side
        # missing_zeros => 48510

        missing_shifts = np.zeros(abs(missing_zeros))
        # missing_shifts => [0, 0, ..., 0] (48510 nuller)

        # Herfra er der 3 vigtige parameter:
        # shifts => S[0, 0, ..., 0] (22050 nuller)
        # copied_data => [1, 2, 3, 4]
        # missing_shifts=> M[0, 0, ..., 0] (48510 nuller)
        # Bemærk jeg har indsat et 'S' og et 'M' foran
        # shifts og missing_shifts variablen så vi kan
        # se forskel på dem i efterfølgende kommentarer.

        # Insert shifts before
        copied_data = np.append(shifts, copied_data)
        # copied_data => S[0, 0, ..., 0] + [1, 2, 3, 4]

        # Insert missing shifts after
        copied_data = np.append(copied_data, missing_shifts)
        # Bemærk nedenstående er 3 eksempler på det samme:
        # copied_data => S[0, 0, ..., 0] + [1, 2, 3, 4] + M[0, 0, ..., 0]
        # copied_data => [0, 0, ..., 0 (22050 nuller), 1, 2, 3, 4, 0, 0, ..., 0 (48510 nuller)]
        # copied_data => [0, 0, ..., 0, 1, 2, 3, 4, 0, 0, ..., 0]
        
        # Returner koden til der hvor funktionen bliver kaldt/kørt
        return copied_data