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如何确定复调音乐中是否存在某些音符？

信息处理沥青音乐峰值检测

2022-02-13 00:22:07

给定一段音频，如果您要计算音频中所有标准音符频率的频率幅度直方图，您将如何检查音频中是否存在 2-3 个特定音符？

这是一种复音检测，类似于这个问题。除了我没有试图全面找到音频中存在的所有音符。我已经知道我在寻找什么笔记，我只是想看看它们是否存在。

我目前（幼稚）的方法是：

计算所有频率的平均幅度，用作噪声过滤的阈值。幅度低于此的任何频率我都忽略为背景噪声。
对于我正在搜索的每个音符，我计算前 3 个谐波的频率，查找每个频率的幅度，如果它们都高于平均值，那么我假设该音符存在。

我发现这种方法有效，但不是 100% 可靠。我遇到的主要问题是，鉴于乐器的类型，所有音符谐波的幅度在乐器的范围内可能非常不一致，这使得设置噪声阈值很容易出错。

例如，在原声吉他上弹奏高 E4 音符时，基频非常强，并且比所有其他谐波都大。然而，对于较低的 E2 音符，基频是如此之小，它通常被排除在背景噪声之外。并且低音弦中并不总是有一致的模式。一些低音低音弦音符也具有非常强的基础。

我该如何解决这个问题？我知道开放式实时复音检测是一个非常困难且未解决的问题，但是对于仅检查是否存在一些音符及其特定谐波的受限版本，是否有任何解决方案？

1个回答

由于您不想收集音频样本，我建议的最好方法是对压缩频谱进行一些过滤。

例如

\underset{Harmonics}{\underset{⏟}{\int_{- \infty}^{\infty} (\sum_{k = 1}^{\infty} u_{k} \cdot c (h (ω / ω_{1}) X (\frac{k \cdot ω}{ω_{1}})) d ω}} + \underset{Subharmonics}{\underset{⏟}{\int_{- \infty}^{\infty} (\sum_{k = 2}^{\infty} v_{k} \cdot c (h (ω / ω_{1}) X (\frac{ω}{k \cdot ω_{1}})) d ω}}

$\underbrace{\int_{-\infty}^{\infty} \left( \sum_{k=1}^{\infty} u_k \cdot c(h(\omega/\omega_1) X\left( \frac{k\cdot \omega}{\omega_1}\right) \right) d\omega}_{\textrm{Harmonics}} + \underbrace{\int_{-\infty}^{\infty} \left( \sum_{k=2}^{\infty} v_k \cdot c(h(\omega/\omega_1) X\left( \frac{\omega}{k\cdot \omega_1}\right) \right) d\omega}_{\textrm{Subharmonics}}$

在哪里

$h(w)$ 是一个函数，在对每个谐波/次谐波进行评分时会考虑频谱泄漏。
$u_{k}$ 是谐波 $k$
$v_{k}$ 是谐波 $v$
$c(I)$ 是将振幅转换为重要性的函数，也许您想使用对数函数，因为人类对声音强度的感知大致是对数的。也许只是一个平方根来避免检测到基频的谐波，例如假设一些木材具有非常强的三次和四次谐波，并且您演奏 C4 和 G3，如果您直接搜索使用强度，您可以检测到 G5 . 使用此压缩功能，您将更加重视检测多个谐波，而不是查看特定谐波的强度。

总和和积分被声明为无限，但由于和趋于零，您可以为总和设置一个限制。由于信号的频谱有限，您可以为积分设置界限。 $u_k$ $v_k$ $k$

然后你在不收集样本的情况下猜测所有这些参数，如果你幸运的话，你会得到一个很好的结果。如果您是根据之前的经验这样做的，那么您也隐含地使用了收集的数据。

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