Исходный код
library("tuneR")
library("seewave")
#0: Acquisition of sample sound
snd_smpl = readWave(paste("~/Music/sample/1980s-Casio-Celesta-C5.wav"),
from = 0, to = 1, units = "seconds")
dur_smpl = duration(snd_smpl)
len_smpl = length(snd_smpl)
#1 : Pre-Processing Stage
#1.1 : Application of Hanning Window
n = 1:len_smpl
han_win = 0.5-0.5*cos(2*pi*n/(len_smpl-1))
wind_sig = han_win*snd_smpl@left
#2.1 : Auto-Correlation Calculation
rev_wind_sig = rev(wind_sig) #Reversing the windowed signal
acorr_1 = convolve(wind_sig, rev_wind_sig, type = "open")
# Obtaining the 2nd half of the correlation, to simplify calculation
n = 2*len_smpl-1
acorr_2 = (1/len_smpl)*acorr_1[len_smpl:n]
#2.2 : Note Calculation
min_index = which.min(acorr_2)
print(min_index)
fs = 44100
fo = fs/min_index #To obtain fundamental frequency
print(fo)
print(notenames(noteFromFF(fo)))
выход
> print(min_index)
[1] 37
> fs = 44100
> fo = fs/min_index
> print(fo)
[1] 1191.892
> print(notenames(noteFromFF(fo)))
[1] "d'''"
Весь расчет выполняется в Временной области .
В настоящее время я использую автокорреляцию в качестве основы, чтобы больше узнать о Pitch Detection & Analysis. Я попытался проанализировать выборку с помощью «Audacity», и в результате получил «C5». Следовательно, мне интересно, где на самом деле проблема.
Можете ли вы помочь мне найти его?
Также есть несколько, но важных сомнений:
- Насколько маленьким должно быть мое окно анализа (20 мс, 1 с, ..)?
- Будет ли усиление алгоритма автокорреляции с AMDF и другими подобными алгоритмами делать этот модуль Pitch Detection более надежным?