WikiDer > Алгоритм определения высоты тона

Pitch detection algorithm

А алгоритм определения высоты тона (КПК) является алгоритм предназначен для оценки подача или же основная частота из квазипериодический или же колеблющийся сигнал, обычно цифровая запись из речь или музыкальная нота или тон. Это можно сделать в область времени, то частотная область, или оба.

КПК используются в различных контекстах (например, фонетика, поиск музыкальной информации, кодирование речи, музыкальные исполнительские системы), поэтому к алгоритму могут предъявляться различные требования. Пока есть[когда?] не существует единого идеального КПК, поэтому существует множество алгоритмов, большинство из которых попадают в классы, указанные ниже.[1]

КПК обычно оценивает период квазипериодического сигнала, а затем инвертирует это значение, чтобы получить частоту.

Общие подходы

Один из простых способов - измерить расстояние между переход через ноль точки сигнала (т.е. скорость перехода через ноль). Однако это не работает со сложными формы волны которые состоят из нескольких синусоид с разными периодами или данных с шумом. Тем не менее, есть случаи, в которых переход через нуль может быть полезной мерой, например в некоторых речевых приложениях, где предполагается единственный источник.[нужна цитата] Простота алгоритма делает его «дешевым» в реализации.

Более сложные подходы сравнивают сегменты сигнала с другими сегментами, смещенными на испытательный период, чтобы найти совпадение. AMDF (функция разности средних величин), ASMDF (функция средней квадратичной разницы) и другие аналогичные автокорреляция алгоритмы работают именно так. Эти алгоритмы могут дать довольно точные результаты для очень периодических сигналов. Однако у них есть проблемы с ложным обнаружением (часто "октавные ошибки"), иногда могут плохо справляться с зашумленными сигналами (в зависимости от реализации) и - в их основных реализациях - плохо справляются с полифонический звуки (которые включают несколько музыкальных нот разной высоты).[нужна цитата]

Текущий[когда?] Алгоритмы обнаружения основного тона во временной области, как правило, основываются на основных методах, упомянутых выше, с дополнительными уточнениями, чтобы привести характеристики в соответствие с оценкой высоты тона человеком. Например, алгоритм ИНЬ[2] и алгоритм MPM[3] оба основаны на автокорреляция.

Подходы в частотной области

Частотная область, возможно полифоническое обнаружение, обычно с использованием периодограмма для преобразования сигнала в оценку частотный спектр[4] . Это требует большей вычислительной мощности по мере увеличения желаемой точности, хотя хорошо известная эффективность БПФ, ключевая часть периодограмма алгоритм, делает его достаточно эффективным для многих целей.

Популярные алгоритмы частотной области включают: гармонический спектр продукта;[5][6] кепстрал анализ[7] и максимальная вероятность который пытается сопоставить характеристики частотной области с предварительно заданными частотными картами (полезно для определения высоты звука фиксированных инструментов настройки); и обнаружение пиков из-за гармонических последовательностей.[8]

Чтобы улучшить оценку основного тона, полученную из дискретного спектра Фурье, используются такие методы, как спектральное переназначение (на основе фазы) или Интерполяция Грандке (на основе величины) может использоваться, чтобы выйти за рамки точности, обеспечиваемой ячейками БПФ. Другой подход, основанный на фазах, предложен Брауном и Пакеттом. [9]

Спектральные / временные подходы

Алгоритмы спектрального / временного обнаружения основного тона, например отслеживание высоты тона YAAPT,[10][11] основаны на сочетании обработки во временной области с использованием автокорреляция такие функции, как нормализованная взаимная корреляция и обработка в частотной области с использованием спектральной информации для определения высоты тона. Затем среди кандидатов, оцененных из двух областей, можно вычислить окончательную дорожку основного тона, используя динамическое программирование. Преимущество этих подходов состоит в том, что ошибка отслеживания в одном домене может быть уменьшена процессом в другом домене.

Определение высоты звука речи

Основная частота речь может изменяться от 40 Гц для низких голосов до 600 Гц для высоких голосов.[12]

Для определения высоты звука в методах автокорреляции требуется не менее двух периодов основного тона. Это означает, что для обнаружения основной частоты 40 Гц необходимо проанализировать не менее 50 миллисекунд (мс) речевого сигнала. Однако в течение 50 мс речь с более высокими основными частотами не обязательно может иметь одинаковую основную частоту во всем окне.[12]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Д. Герхард. Извлечение высоты звука и фундаментальная частота: история и современные методы, технический отчет, факультет компьютерных наук, Университет Реджайны, 2003 г.
  2. ^ А. де Шевенье и Х. Кавахара. ИНЬ, основная функция оценки частоты речи и музыки. Журнал Американского акустического общества, Vol. 111, No. 4, апрель 2002 г. Дои:10.1121/1.1458024
  3. ^ П. Маклеод и Дж. Вивилл. Более умный способ найти высоту. В материалах Международной компьютерной музыкальной конференции (ICMC’05), 2005.
  4. ^ Хейс, Монсон (1996). Статистическая обработка цифровых сигналов и моделирование. John Wiley & Sons, Inc. стр. 393. ISBN 0-471-59431-8.
  5. ^ Алгоритмы определения высоты звука, интернет-ресурс от Связи
  6. ^ А. Майкл Нолл, «Определение высоты звука человеческой речи по спектру гармонических произведений, спектру гармонических сумм и оценке максимального правдоподобия», Труды симпозиума по компьютерной обработке в коммуникациях, Vol. XIX, Polytechnic Press: Brooklyn, New York, (1970), стр. 779-797.
  7. ^ А. Майкл Нолл, "Определение высоты звука кепстра, ”Журнал Американского акустического общества, Vol. 41, No. 2, (февраль 1967), стр. 293-309.
  8. ^ Митра, Адриано; Кейруш, Марсело; Фариа, Режис. Точное и эффективное определение основной частоты на основе точных частичных оценок. Материалы 4-й конференции AES Brazil. 113-118, 2006.
  9. ^ Браун Дж. К. и Пакетт М. С. (1993). Определение основной частоты с высоким разрешением на основе фазовых изменений преобразования Фурье. J. Acoust. Soc. Являюсь. Том 94, Выпуск 2, стр. 662-667 [1]
  10. ^ Стивен А. Захориан и Хунбин Ху. Спектральный / временной метод для надежного слежения за основной частотой. Журнал Американского акустического общества, 123 (6), 2008 г. Дои:10.1121/1.2916590
  11. ^ Стивен А. Захориан и Хунбин Ху. Функция MATLAB для отслеживания высоты тона YAAPT
  12. ^ а б Хуанг, Сюэдун; Алекс Асеро; Сяо-Вуэнь Хон (2001). Разговорная обработка. Prentice Hall PTR. п. 325. ISBN 0-13-022616-5.

внешняя ссылка