音识别音乐上的智能电话、pt。2
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18-09-2019 - |
题
作为后续行动以前的我 的问题, 如果我想要我的手机应用程序来检测某些音乐注意,我只需要知道是否进来的声音是那个音符或不一定数量的模糊性,以允许注意到是关键的,通过x分。
鉴于这一点,是有一级方法在其他人出于速度和准确性?这就是,通过知道,你正在寻找,就是说,一个#C3,如何最好告诉我们,如果得注意的是存在或者不是?我假设,在寻找一个单一的注意,将是容易分离出的所有波形,然后看看结果为基础的频率。
在答复我原来的问题,一个答复国建议,可能会自相关工作,以及如果你知道,注意是在一定的范围内。我不知道,如果自相关将工作做得更好,如果你只需要检查存在或不存在一定的注意(+/-x仙)。
这些方法是:
- FFT吻
- FFTW
- 离散波变换
- 自相关
- 零分析
- 八度间隔过滤器
- 载重吨位
任何想法,将不胜感激。
解决方案
如你所描述它,你只需要确定如果一个特别的音调是存在的。一个非常简单的(fast)检测器会记录相当于一个周期的波形,然后记录的另一个期限和关联起来,就像一个过分简单化(单滞后)自相关。如果有一个高的比赛,你知道波形正在记录是重复在大约在同一时期,或者一个和谐的。
例如,检测到1千赫兹,记录为1ms的音频(48样本的48个千赫兹),然后记录另外1毫秒,并对它们进行比较(联=乘以所有样本和总和)。如果他们排队(相关性上面有一些阈值),然后你听到1千赫兹,2千赫,3千赫,或一些其他的多个。做几个时期会给你更多的信心上的匹配。
一个真正自相关会告诉你这谐,具体来说,如果这对你很重要。
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