Androidアプリの音声スペクトルモニター(Audio Spectrum Monitor)をバージョンアップしました。前回のアプデートから1年以上更新していませんでしたが、ボーカル音程モニター(Vocal Pitch Monitor)の方で改善した内容を反映しました。あと、前回の日記で書い…

前回の日記で自己相関関数によるピッチ推定の精度をN倍の位置のピークを使用することで向上できることを示した。Nを大きくすることで精度を高めることができるが、Nの上限はフレーム長により制限される。単純にフレーム長を長くした場合、応答性とのトレード…

以前の日記で、自己相関関数でのピッチ推定の誤差について検証した。自己相関関数で求めたピッチは、高周波数で誤差が大きくなることを示した。 ここでは、それを改善する方法について検証する。 自己相関関数のピークの位置をnとすると、周波数fは以下の式…

FFTでスペクトル推定を行う際、フレーム長を長くするほどより周波数領域で精度を上げることができる。しかし、フレーム長を長くすると実行時間も長くなる。スマホでリアルタイムで解析を行うような場合、実行時間について考慮が必要になる。ここでは、フレー…

ボーカル音程モニター(Vocal Pitch Monitor)では、ピッチ推定に自己相関関数を使用している。自己相関関数を使用するメリットとしては、 ノイズに強い 低周波数での誤差が少ない という点があげられる。逆にデメリットとしては、高周波数の誤差が大きくなる…

ボーカル音程モニター(Vocal Pitch Monitor)では、ピッチ推定に自己相関関数を使用しているが、精度を高めるために、FFTの値も使用している。離散フーリエ変換(FFT)で、スペクトル推定の分解能を高めるために、ゼロパディングという手法が用いられる。ここで…

Androidアプリのボーカル音程モニター(Volcal Pitch Monitor)をバージョンアップしました。play.google.com 今回の更新内容は、以下の通りです。 音程の解析精度を向上 自動スクロールの速度の設定を追加 メイン画面からテンポ機能のオン／オフを可能とした …

アプリ開発のモチベーション維持のために、このブログをはじめたのが2年前。 今年で3年目になります。飽きっぽい自分にしてはよく続いています。去年はAlphaGoに影響されて、ディープラーニングのネタを扱ったおかげでアクセスが増えた気がします。ディープ…