audio - 音调识别智能手机上的音符，pt。 2

Question

作为我以前的question的后续操作，如果我想让我的智能手机应用程序检测到某个音符，并且只需要知道传入的声音是否是该音符且带有一定的模糊性，就可以允许注意偏离x美分。

鉴于此，在速度和准确性上是否有优于其他方法的方法？也就是说，通过知道您要查找的便笺是＃C3，如何最好地判断该便笺是否存在？我假设查找单个音符比分离所有波形然后查看基本频率的结果要容易。

在回答我的原始问题时，一位受访者建议，如果您知道注释在一定范围内，则自相关可能会很好。我想知道，如果只需要检查某个音符是否存在(+/- x美分)，自相关是否会更好呢？

这些方法是:

亲吻FFT

FFTW

离散小波变换

自相关

过零分析

Octave 间隔过滤器

DWT

任何想法将不胜感激。

Answer 1

正如您描述的那样，您只需要确定是否存在特定的音高即可。一个非常简单(快速)的检测器将只记录一个周期的等效波形，然后记录另一个周期并将它们相关，就像过于简化的(单滞后)自相关一样。如果匹配度很高，则可以知道正在记录的波形大约在同一周期重复，或者是谐波。

例如，要检测1 kHz，请记录1 ms的音频(48 kHz时为48个样本)，然后再记录1 ms，然后进行比较(相关=将所有样本相乘并求和)。如果它们对齐(相关性高于某个阈值)，则您正在收听1 kHz，2 kHz，3 kHz或其他一些倍数。进行几次训练会使您对比赛更有信心。

真正的自相关将告诉您哪个谐波，特别是对您而言是否重要。