############## 0. EIGENSCHAFTEN EINER TRACKDATEI; TRACKDATEI EINLESEN
# Vorhandene Trackdateien einer Sprachdatenbank
trackinfo("kielread")
seg.u = emu.query("kielread", "*", "Phonetic=U")
# funktioniert
form.u = emu.track(seg.u, "fm")
# kann nicht funktionieren
zcr.u = emu.track(seg.u, "zcr")

# Segmentliste exportieren 
path = "Irgendein Verzeichnis"
write.emusegs(seg.u, paste(path, "u.txt", sep="/"))

# Die Segmentliste in Emu einlesen

# Dir ZCR-Trackdatei in R einlesen
zcr.u = read.trackdata(paste(path, "u-zcr.txt", sep="/"))

# prüfen ob wir eine Trackdatei haben
class(zcr.u)
class(form.u)

# Eigenschaften davon
summary(zcr.u)

######################## 1.1 FRAMES, TRACKZEITEN
plot(zcr.u[1,])

# Die tatsächlichen Werte
frames(zcr.u[1,])

# Deren Zeiten
tracktimes(zcr.u[1,])

start(zcr.u[1,])
end(zcr.u[1,])

seg.u[1,]
start(seg.u[1,])
end(seg.u[1,])

########################## 1.2 INDIZIERUNG
nrow(zcr.u)
ncol(zcr.u)
dim(zcr.u)
# Die Indizierung erfolgt wie bei einer Matrix
seg.u[5:7,]

# Eine Trackdatei der ZCR-Werte, Segmente 5-7
z = zcr.u[5:7,]

# Die Frames davon
# entweder
frames(z)
# oder
frames(zcr.u[5:7,])


summary(vowlax.fdat)
dim(vowlax.fdat)

# F1 und F2 vom 10en Segment
v = vowlax.fdat[10,1:2]

# Alle Formanten außer F3 der Segmente 12, 18, und 20?
v = 

# F1 und F2 von allen Segmenten?
v = 

# Die F1- und F2-Frames der Segmente 10, 12, und 18?

## INDIZIERUNG MIT LOGISCHEN VEKTOREN
# Segmentliste
dim(vowlax)
# Deren Etikettierungen
length(vowlax.l)
# Trackdatei F1-F4
dim(vowlax.fdat)

# Logischer Vektor: T für "I"
temp = vowlax.l == "I"

# Trackdatei F1-F4 der "I" Vokale?

# Trackdatei F1 und F3 der "I" und "a" Vokale?

# Trackdatei der Grundfrequenz, "a" Vokale, Sprecherin "68"?
# (vowlax.spkr enthält die Sprecheretikettierungen)

# 2. ABBILDUNGEN ################################################
# plot() Einzelne Segmente
# dplot() Ensemble Abbildung mehrerer Segmente

plot(dip.fdat[5,2])
par(mfrow=c(2,2))
plot(dip.fdat[5:8,2], contig=F)
plot(dip.fdat[5:8,2], contig=F, xlab="Dauer (ms)", ylab="F2 (Hz)")
plot(dip.fdat[5:8,2], contig=F, xlab="Dauer (ms)", ylab="F2 (Hz)", time=0)

par(mfrow=c(1,1))
dplot(dip.fdat[5:8,2])

# synchronisiert zum zeitlichen Mittelpunkt: offset
dplot(dip.fdat[5:8,2], offset=.5, xlab="Dauer (ms)")

# zeit-normalisiert: norm
dplot(dip.fdat[5:8,2], norm=T, xlab="Dauer (Proportional)")

# gemittelt: av
dplot(dip.fdat[5:8,2], av=T)

# gemittelt nach der Zeitnormalisierung
dplot(dip.fdat[5:8,2], av=T, norm=T)

# Bereich: ylim, xlim
dplot(dip.fdat[5:8,2], av=T, norm=T, ylim=c(1200, 1700))

# Andere Farbe, Liniendichte usw.: siehe help(par) für Möglichkeiten
dplot(dip.fdat[5:8,2], col="red", lwd=2, type="b")

# nach Kategorie kodieren
dplot(dip.fdat[,2], dip.l)

# Zeitnormalisiert und gemittelt?

# schwarz-weiss mit verschiedenen Plot-Symbolen 2 Grau-Stufen, 
# unterschiedliche Liniendichten
dplot(dip.fdat[1:10,2], dip.l[1:10], type="b", pch=1:3, lwd=c(1,2,1), 
col=c("black", "black", "slategray")  )

# Fragen in track.doc, .pdf 1.1 - 1.6, 1.10, 1.11, 2.1-2.5.