Распознавание тона аудио
Вы уверены, что ответ корректен? Ошибка анализа, средняя, что существует sth неправильно с данными, являющимися evaluted в строке var t = eval( "(" + request + ")" ) ;
5 ответов
Чтобы распознать частоту звукового сигнала, вы должны использовать алгоритм FFT ( быстрое преобразование Фурье ). Насколько я могу судить, PyGame не имеет средств для записи звука и не поддерживает преобразование FFT.
Во-первых, вам нужно захватить необработанные дискретизированные данные со звуковой карты; этот вид данных называется ИКМ (импульсно-кодовая модуляция). Самый простой способ захвата звука в Python - использовать библиотеку PyAudio (привязка Python к PortAudio). GStreamer тоже может это сделать, это, вероятно, излишек для ваших целей. Захват 16-битных сэмплов с частотой 48000 Гц довольно типичен и, вероятно, лучшее, что дает вам обычная звуковая карта.
Если у вас есть необработанные аудиоданные PCM, вы можете использовать модуль fftpack из библиотеки scipy , чтобы прогнать образцы через преобразование БПФ. Это даст вам частотное распределение анализируемого аудиосигнала, то есть насколько сильным является сигнал в определенных частотных диапазонах. Затем нужно найти частоту с наиболее сильным сигналом.
Вам может потребоваться дополнительная фильтрация, чтобы избежать гармонических частот Я не уверен.
Вам понадобится аудио библиотека, такая как встроенный audioop .
Анализ конкретной воспроизводимой ноты нетривиально, но может быть выполнен с помощью эти API.
Также можно использовать: http://wiki.python.org/moin/PythonInMusic
Эта ссылка показывает, что кто-то делает это в VB.NET, но основы того, что нужно сделать для достижения вашей цели, отражены в этих ссылках ниже.
Однажды я написал утилиту, которая делает именно это - анализирует, какие звуки воспроизводятся.
Вы можете посмотреть код здесь (или вы можете загрузить весь проект. Он интегрирован с Frets On Fire, клоном гитарного героя с открытым исходным кодом для создания настоящего гитарного героя). Он был протестирован с использованием гитары, губной гармошки и свистков :) Код уродливый, но он работает :)
Я использовал pymedia для записи и scipy для БПФ.
За исключением основ, которые другие уже отметили, Я могу дать вам несколько советов:
- Если вы записываете с микрофона, будет много шума. Вам придется использовать много проб и ошибок, чтобы установить пороги и методы очистки звука, чтобы заставить его работать. Одно из возможных решений - использовать электрогитару и подключить ее выход к аудиовходу. Это сработало для меня лучше всего.
- В частности, в районе 50 Гц много шума. Это не так уж и плохо, но его обертоны (см. Ниже) находятся на частотах 100 Гц и 150 Гц, и это близко к гитарным G2 и D3 .... Как я уже сказал, моим решением было переключиться на электрогитару.
- Есть компромисс между скоростью обнаружения и точностью. Чем больше сэмплов вы возьмете, тем больше времени у вас уйдет на обнаружение звуков, но вы сможете более точно определять высоту звука. Если вы действительно хотите сделать из этого проект, вам, вероятно, потребуется использовать несколько шкал времени.
- Когда воспроизводится тон, он имеет обертонов . Иногда через несколько секунд обертоны могут быть даже более мощными, чем основной тон. Если вы не справитесь с этим, ваша программа будет думать, что слышала E2 на несколько секунд, а затем E3. Чтобы преодолеть это, я использовал список воспроизводимых в данный момент звуков, а затем, пока эта нота или один из ее обертонов содержали в себе энергию, я предполагал, что это та же самая нота, которая воспроизводится ....
- Особенно трудно определить, когда кто-то играет ту же ноту 2 (или более) раз подряд, потому что это сложно отличить от случайных колебаний уровня звука. В моем коде вы увидите, что мне пришлось использовать константу, которую нужно было настроить в соответствии с используемой гитарой (очевидно, каждая гитара имеет свой собственный образец колебаний мощности).
Очень похожие вопросы:
- Обработка звука - Распознавание тона
- Определение высоты тона в реальном времени
- Определение высоты тона в реальном времени с использованием БПФ
Преобразование звука в последовательность нот - непростая задача, особенно с несколькими нотами одновременно. Прочтите результаты Google для "оценки частоты" и "распознавания заметок".
У меня есть несколько примеров оценки частоты Python , но это лишь часть того, что вам нужно решить, чтобы получить ноты из гитарных записей.