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我试图找到一种方法来比较使用 MATLAB 在不同乐器上演奏的相同音符的 500 毫秒短录音的相似性。
详细介绍这个特定主题:我是一名音乐专业的学生,我的任务是客观地确定各种现代低音铜管乐器的音调,以确定哪种乐器应该取代过时的“ophicleide”或低音键控号角。我首先使用了它的光谱仪和其他 6 种仪器的视觉比较,但这种方法太主观了。
我用相同的麦克风、设备、增益电平和相同的音符录制了所有乐器。出于这个原因,我相信信号足够相似,可以使用 MATLAB 工具。
相信比较fft
将是最准确的计算。我首先尝试了频域相关,并测试了相同音调的不同片段( eu
和 eu2
是变量)
>> corr(abs(fft(eu)),abs(fft(eu2)))
ans = 0.9963
>> corr(abs(fft(eu)),abs(fft(ophi)))
ans = 0.5242
>> corr(abs(fft(eu)),abs(fft(basscl)))
ans = 0.8506
>> norm_max_xcorr_mag = @(x,y)(max(abs(xcorr(x,y)))/(norm(x,2)*norm(y,2))); x =eu2; y = eu; norm_max_xcorr_mag(x,y)
ans = 0.9638
>> norm_max_xcorr_mag = @(x,y)(max(abs(xcorr(x,y)))/(norm(x,2)*norm(y,2))); x = eu; y = basscl;
ans = 0.6825
>> norm_max_xcorr_mag = @(x,y)(max(abs(xcorr(x,y)))/(norm(x,2)*norm(y,2))); x = eu; y = ophi; norm_max_xcorr_mag(x,y)
ans = 0.3519
最佳答案
关于您的具体问题,您计算的数量本质上是光谱相干函数的最大值。问题在于,如果信号在统计上是平稳的,则频谱相干性只是两个信号之间相关性的良好度量。也就是说,如果信号中频率的概率分布不随时间变化。
不幸的是,乐器音符信号不太可能是静止的,因为在对相同音符在不同乐器上对人耳“听起来”的差异进行分类时,最重要的特征是由于谐波和调制,这很可能是时间随音符的持续时间变化。
因此,您需要一个频域或时频域度量,而不是使用频谱相干性,以更好地捕获非平稳部分之间的相似性
注意光谱。
在这一点上,选择哪个 MATLAB 函数已经不是问题(尽管如果您有该工具箱,请查看信号处理工具箱文档中的 this example 可能会帮助您入门)。更多的是研究信号处理和特征分类技术的问题。在这里,您真的必须阅读有关音乐声学的文献。这是just one abstract link - 我无法访问 ACM,但如果您是学生,则可以通过您的大学访问。
祝你好运,这听起来像是一个有趣的问题!
关于matlab - MATLAB中乐器的 "Tone"比较,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/23984712/
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