我认为这是要走的路。如果您进行傅立叶变换，则必须进行权衡，这是薛定谔不确定性原理的一种变体：如果您查看非周期性信号，则时间窗口越短，您的频谱定义就越不明确。

但你也可以这样想：你可能想知道低至 100 Hz 的频率。这意味着该信号的一个周期将花费 10 毫秒，您可能希望观察几个周期以真正确定该频率存在，并且您不只是在压力中移动，因为-一个时间函数。所以你必须预料到，如果这是你感兴趣的频率区域开始的地方，你将无法比大约 100 毫秒的时间窗口短得多。我不知道这是否是您担心的那种时间滞后，但没有办法比这更快地确定音调和和弦。

我会补充一些其他的想法。首先，我假设您并不完全需要确定吉他音色的最快方法（“尽可能早”），而只需要一种在相当短的延迟下运行良好的方法。

所以你需要一些数值方法来输入你的吉他音色样本并输出主频率（同时忽略其他高次谐波）。有几种方法可以做到这一点，其中包括傅里叶变换、小波变换和谐波反演。其中，傅里叶变换是我开始尝试的基本方法。

所以你插入你的字符串，记录它，并应用傅里叶变换。首先，正如@WolfgangBangerth 的回答中提到的那样，您的 FT 需要某种时间窗口（从“现在”开始的固定持续时间）。这是因为当你改变曲调时，你想要得到一个新的结果，而不是前一个曲调和新曲调的叠加。更一般地说，您可能想要应用特定的窗口函数（如“汉明”等），因为这会使信号周期性地产生，从而消除频率范围内的伪影（以扩大峰值为代价）。

当你从 FT 得到结果时，你必须找出主调的位置，即最大的峰值，这必须自动完成。为此，可以应用进一步的方法，例如插值、频率平均等。

先前的方法对应于单音。当你想确定和弦时，基本上可以多次重复相同的过程。但是，我认为问题会变得相当困难，因为您必须将谐波与“真实”插入音调分开，并且还要忽略不相关的伪影。