Итоги дня 035

В день 035 мы рассмотрели работу с аудиовходом: общие аудиофункции. Мы увидели, что преобразование с постоянной добротностью дает нам хороший вектор признаков общего назначения посередине между пиковой частотой и спектральным центроидом. Как и БПФ, постоянная добротность дает нам информацию о силе различных частот, присутствующих в нашем окне анализа.

Сегодня мы продолжим с того места, на котором остановились в день 035.

Работа с аудиовходом: общие аудиофункции (продолжение)

Хромаграмма

В музыкальном контексте термин хромаграмма тесно связан с двенадцатью различными классами высоты тона. Характеристики на основе цветности, которые также называют профилями классов высоты звука, являются мощным инструментом для анализа музыки, высота звука которой может быть осмысленно разделена на категории (часто на двенадцать категорий) и настройка которой приближается к равнотемперированному звукоряду.

Одним из основных свойств характеристик цветности является то, что они фиксируют гармонические и мелодические характеристики музыки, будучи устойчивыми к изменениям тембра и инструментовки.

Если мы вычислим одно значение постоянной добротности для каждой ноты на фортепиано, мы также можем сделать что-то вроде суммирования всех бинов, соответствующих ноте до в любой октаве, что даст нам одну характеристику, которая относится к тому, сколько до в звуке. . Мы могли бы сделать то же самое для до-диез, ре и так далее. Этот тип функции называется хромаграммой, и это еще одна очень хорошая функция общего назначения для анализа музыки.

В музыке, поскольку ноты, отстоящие ровно на одну октаву, воспринимаются как особенно похожие, знание распределения цветности даже без абсолютной частоты (т. е. исходной октавы) может дать полезную музыкальную информацию об аудио — и может даже выявить воспринимаемое музыкальное сходство, которое не является истинным. проявляется в исходных спектрах.

Приятно знать, что ты все еще здесь. Мы подошли к концу дня 036. Надеюсь, вы нашли это информативным. Спасибо, что нашли время в своем графике и позволили мне быть вашим проводником в этом путешествии. И до следующего раза оставайтесь легендарными.

Справочник

https://www.kadenze.com/courses/machine-learning-for-musicians-and-artists-v/sessions/sensors-and-features-generating-useful-inputs-for-machine-learning

https://en.wikipedia.org/wiki/Chroma_feature

https://labrosa.ee.columbia.edu/matlab/chroma-ansyn/