#BITTE SPEICHERN SIE DIESE DATEI UNTER IHREM NAMEN ab, also z.B.
#Vorname_Zuname.R 
#UND SENDEN SIE SIE NACH ENDE DER BEARBEITUNGSZEIT
#AN reubold@phonetik.uni-muenchen.de
#VORSICHT! Vergessen Sie bitte nicht, immer wieder zwischenzeitlich
#und erst recht natürlich am Ende, die Datei zu speichern!!!

#LIBRARIES LADEN UND AUCH den SOURCE-Befehl NICHT vergessen!!!
library(emuR)
library(tidyverse)
# mypath = "/IHR/PFAD/ZU/IHREN/SPRACHDATENBANKEN"
# pfadu = "http://www.phonetik.uni-muenchen.de/~jmh/lehre/Rdf"
source(file.path(pfadu, "lob.R"))

MeinName= ""


db = load_emuDB(file.path(mypath,"second_emuDB"))

summary(db)
#serve(db)


###### BEGINN DER AUFGABENSTELLUNGEN ########################################################
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# INSGESAMT 100 PUNKTE ######### es gibt drei Aufgabenblöcke ################################




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## BLOCK 1 ## Aufgaben 1 - 6
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# 1. Suchen Sie alle Vokale (einschließlich der Diphthonge) 
# in der Datenbank (das sind jene Segemente mit den folgenden Labels:
# a:|au|e:|i:|o:|oe|oy|u:)                          # 4 Punkte





# 2. Entnehmen Sie deren Formanten.                 # 4 Punkte





# 3. In der Datenbank sind Daten von zwei Sprechern. 
# Fügen Sie also bitte dem Ergebnis eine Spalte hinzu, 
# die die beiden Sprecher voneinander unterscheidet. 
# Die Sprecherunterscheidung lässt sich in den ersten drei Buchstaben
# der Bundle-Namen ablesen.                         # 2 Punkt





# 4. Normalisieren Sie die Vokalformanten 1 und 2 nach der 
# Lobanov-Methode (siehe Woche 6, commands4.R;
# Funktionsname: lobanov() ); erzeugen Sie hierzu mit mutate() und
# der Funktion lobanov() neue Spalten für die 
# PRO SPRECHER normalisierten F1- und F2-Werte.
# Hinweis: Sie können (und sollen hier, anders als in commands4.R) 
# die Lobanov-Funktion für jeden Frame anwenden. # 4 Punkte






# 5. a. Erzeugen Sie für die nicht-normalisierten Formant-Daten
# und die lobanov-normalisierten Formantdaten
# gemittelte F1- und F2-VERLÄUFE (also vier Spalten:
# 1:F1_unnormalisiert, 2. F2_unnormalisiert,
# 3.F1_normalisiert, 4. F2_normalisiert)
# (gemittelt pro Vokalkategorie und Sprecher) 

# VORSICHT: Um vernünftig mitteln zu können, müssen Sie zunächst
# längennormalisieren (ein hierbei auftretende Warnmeldung
# können Sie ignorieren)!

# b. Bilden Sie die nicht-normalisierten Formant Daten als Funktion der
# normalisierten Zeit ab. 

# Fügen Sie am Ende des Abbildungsbefehls
# folgenden Befehl hinzu, damit die y-Achse eine
# korrekte Beschriftung hat:                      
+ ylab(label="Frequenz [Hz]")
#also für a.) 1. längennormalisieren; 2.Formanttracks mitteln 
# und für b.) 3. nicht-normalisierte Tracks abbilden                  #15 Punkte








# 6. Plotten Sie diesmal die lobanov-normalisierten
# Formantverläufe, getrennt pro Sprecher und Vokalkategorie,
# also wie unter Aufgabe 5, jedoch trennen Sie wegen der Übersichtlichkeit
# die Diphthonge au, oe und oy von den Monophthongen a:,e:,i:, und u:,
# indem Sie für Diphthonge vs. Monophthonge jeweils eigene Panels
# erstellen.                                    #9 Punkte




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## BLOCK 2 ## Aufgaben 7 - 11
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# 7. Einige der Vokale von Sprecherin "agr" enthalten 
# sogenannte TARGET-Markierungen, in dem
# auf dem Level "Target" ein "T" markiert ist.
# Suchen Sie jene 27 "T"s, die mit 
# Vokalen der Kategorien a:|u:|i: verknüpft sind!   #5Punkte






# 8. Suchen Sie auch die dazugehörigen Vokallabels und fügen Sie 
# diese dann der Segmentliste aus 7 hinzu!       #3 Punkte








# 9. Entnehmen Sie die Formanten bei den Targets.
# Hinweis: Sie bekommen als Ergebnis nur eine Zeile
# pro Vokal, da jedes Target nur einen Zeitpunkt markiert.
# Tabellieren Sie die Vokallabels (= wieviele a:, i:, und u:-Vokale
# gibt es jeweils?)                         #4 Punkte







# 10. Einer der F1-Werte ist 0, also eindeutig falsch.
# Entfernen Sie diesen einen Wert, indem Sie die ganze 
# betroffene Zeile löschen! Beantworten Sie auch:
# Welche Vokalkategorie war betroffen? War der fehlerhafte Vokal ein
# i:, ein a:, oder ein u:?                  #2Punkte







# 11 Erstellen Sie einen Vokalraumplot! Da die Daten
# von nur einer Sprecherin stammen, müssen Sie sich nicht um
# Normalisierung kümmern. Plotten Sie sämtliche Vokaltokens als
# a: bzw. i: bzw. u:-Labels, und lassen Sie eine Ellipse um die drei 
# Kategorien zeichnen                 #8Punkte








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## BLOCK 3 ## Aufgaben 12 - 17
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# Den Vokalen geht immer ein stimmhafter Plosiv voraus,
# und Burst und "Aspirationsphase" (wenn man sie so nennen kann) sind mit
# einen "H" markiert. 

# 12. Suchen Sie in "Phonetic" die H-Segmente VOR u: und i:!          #5 Punkte








# 13. Suchen Sie bitte die Labels der nachfolgenden Vokale
# sowie auch die Labels der vorausgehenden Plosive und fügen Sie
# anschließend die Labels der Segmentliste aus 12 hinzu.      #5 Punkte








# 14. Entnehmen Sie spektrale Daten zum zeitlichen Mittelpunkt 
# der 36 H-Segmente und konvertieren Sie sie ins "lange" Format. 
# Vergessen Sie nicht, hierbei Frequenzen berechnen zu lassen. #5 Punkte






# 15. Berechnen Sie mit emuR::dct(, m=4) geglättete Spektren! #3 Punkte







# 16. Berechnen Sie für jede der Plosiv-Vokal-Kombination
# ein gemitteltes geglättetes Spektrum 
# (über den gesamten Frequenzbereich, also NICHT filtern), 
# und bilden Sie die sechs
# resultierenden geglätteten Spektren auf geeignete Weise ab! #11 Punkte





# 17. Berechnen Sie für jedes H-Token über den gesamten Frequenzbereich
# spektrale Momente (behalten Sie hierbei die Plosiv- und Vokal-Labels)
# und bilden Sie das erste Moment für die sechs
# Plosiv-Vokal-Kombinationen getrennt als Boxplots ab! #10 Punkte

###### ENDE ########################################################