algorithm - 调谐器的自相关启发法

Question

我已经针对一些音频样本实现了一个简单的自相关例程，速率为 44100.0， block 大小为 2048。

我遵循的一般公式如下所示:

r[k] = a[k] * b[k] = ∑ a[n] • b[n + k]

我已经在强力嵌套循环中实现了它，如下所示:

for k = 0 to N-1 do 
    for n = 0 to N-1 do
        if (n+k) < N 
            then r[k] := r[k] + a(n)a(n+k)
    else
        break;
    end for n; 
end for k;

我寻找 r 中的最大幅度并确定它有多少个样本并计算频率。

为了帮助调节调谐器的结果，我使用循环缓冲区并每次返回中值。

暴力计算有点慢 - 有没有一种众所周知的、更快的方法来完成它们？

有时，调谐器并没有达到所需的准确度。我可以在这里应用什么类型的启发法来帮助优化结果？

有时 Octave 音阶不正确 - 有没有办法更准确地磨练正确的 Octave 音阶？

Answer 1

进行自相关的有效方法是使用 FFT:

• 对时域信号进行 FFT
• 将复数 FFT 输出转换为幅度和零相位(即功率谱)
• 进行逆 FFT

这是可行的，因为时域中的自相关相当于频域中的功率谱。

话虽如此，简单的自相关并不是实现(准确)的好方法pitch detection一般来说，因此您可能需要重新考虑您的整个方法。