《電子技術(shù)應(yīng)用》
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峰值頻率大相關(guān)-小殘差的弦樂器校音方法
2014年電子技術(shù)應(yīng)用第12期
唐 駿1,2,劉 虹1
1.廈門理工學(xué)院 通信工程系,福建 廈門361024; 2.廈門大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,福建 廈門361004)
摘要: 針對(duì)弦樂器校音中如何確定音的基頻,提出了一種時(shí)頻域相結(jié)合的峰值頻率大相關(guān)、小殘差(Peak-Frequency Maximum-Correlation Minimum-Residual,PFMCMR)的弦樂器校音新方法。先對(duì)音頻進(jìn)行頻譜分析,并利用頻譜細(xì)化算法計(jì)算峰值頻率,時(shí)域中相關(guān)局部最大與殘差局部最小相結(jié)合,確定峰值頻率對(duì)應(yīng)的諧波次數(shù),進(jìn)而計(jì)算出基頻。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法精度可達(dá)0.1 Hz或更高,其精度較高,穩(wěn)定性良好。
中圖分類號(hào): TN912
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
文章編號(hào): 0258-7998(2014)12-0140-03
Peak-frequency maximum-correlation minimum-residual tuning algorithm
Tang Jun1,2,Liu Hong1
1.Department of Communication Engineering, Xiamen University of Technology, Xiamen 361024,China;2.School of Information Science and Technology, Xiamen University, Xiamen 361004,China
Abstract: The basic issue of tuning stringed instrument is to determine the fundamental frequency of the sound. A novel method of stringed instruments tuning in time-frequency domain, named PFMCMR (Peak-Frequency Maximum-Correlation Minimum-Residual) is presented. Firstly, spectrum zoom algorithm is used to calculate the peak frequency. Secondly, in time domain, local maximum correlation and local minimum residual are combined to determine the harmonic number of peak frequency. Finally, the fundamental frequency is calculated based on peak frequency and corresponding harmonic number. The algorithm accuracy is up to 0.1 Hz or higher. The experimental result show that PFMCMR method is high accuracy and good stability.
Key words : stringed instrument;tuning;fundamental frequency;spectrum zoom

0 引言

  隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展及網(wǎng)絡(luò)的普及,人們欣賞音樂、獲取音樂資源變得十分便捷,而各種樂器也快速走進(jìn)音樂愛好者的家庭,如鋼琴、吉它等。

  弦樂器因其物理特性,需要進(jìn)行定期校正[1-2],以往這項(xiàng)工作一直由經(jīng)過專業(yè)訓(xùn)練的調(diào)音師來承擔(dān)。即便是專業(yè)的調(diào)音師,也會(huì)受生理、心理以及客觀環(huán)境的影響,從而出現(xiàn)對(duì)音準(zhǔn)判斷的偏差;另外,隨著樂器快速普及,少量的專業(yè)調(diào)音師難以滿足廣大的需求,樂器校音成為難題[3]。因此,迫切需要一種儀器,可以完全排除調(diào)音過程中的主觀因素,能夠客觀準(zhǔn)確地校準(zhǔn)樂器。

1 基音檢測(cè)原理與常用算法

  校音的根本目的就是精確確定樂音的基頻。信號(hào)基頻的檢測(cè)根據(jù)處理域或方法的不同,主要可分為時(shí)域方法和頻域方法。

  1.1 時(shí)域方法

  將信號(hào)看作時(shí)間的函數(shù),其波形反映依時(shí)間變化的特性,通過觀察信號(hào)波形,確定其基本周期,從而獲得基頻[4]。最常用的有自相關(guān)函數(shù)法。

  自相關(guān)函數(shù)是信號(hào)自身的相關(guān)函數(shù),可以度量信號(hào)自身的相似性。對(duì)于無限長(zhǎng)的離散信號(hào)x[n],自相關(guān)函數(shù)的定義為:

  1.png

  式中m為信號(hào)的延遲。

  對(duì)于長(zhǎng)度為N的離散信號(hào)x[n],自相關(guān)函數(shù)的定義為:

  2.png

  如果序列x[n]是周期的,則其自相關(guān)函數(shù)也是周期的,且周期相等。

  1.2 頻域方法

  頻域有更多的與基頻相關(guān)的信息。具有基頻的信號(hào)往往是由頻率具有諧波關(guān)系的信號(hào)組成,因此有很多利用頻域信息提取基頻的方法[5-6]。

  諧波峰值法。諧波峰值法是基于離散傅里葉變換(DFT)的分析法,將信號(hào)通過FFT變換得到離散的頻譜,確定峰值頻率。對(duì)于周期信號(hào)而言,峰值頻率是基波頻率的整數(shù)倍,如果能確定峰值頻率對(duì)應(yīng)的諧波次數(shù),便可以求出基波頻率。

  離散小波變換法。離散小波變換允許在連續(xù)的尺度上將信號(hào)分析為高頻成分和低頻成分,它是時(shí)間和頻率的局部變換,能有效地從信號(hào)中提取信息。

2 PFMCMR算法流程


001.jpg

  PFMCMR算法框圖如圖1所示。輸入音頻信號(hào)先進(jìn)行端點(diǎn)檢測(cè)[7-8],目的是去除噪聲和靜音段,以便僅對(duì)有用信號(hào)段進(jìn)行分析,有用信號(hào)段加窗后進(jìn)行傅里葉分析。設(shè)采樣頻率為Fs,窗長(zhǎng)為N,則FFT的譜線間隔為f=Fs/N,一般這樣的精度離實(shí)際要求相差甚遠(yuǎn),因此需要通過頻率細(xì)化算法,以求得精度更高的峰值頻率。細(xì)化的頻率間隔可由具體算法的參數(shù)控制,根據(jù)實(shí)際需要精確到約千分之幾赫茲即可。

  由前述可知,利用信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)可以確定其基本周期,但由于實(shí)際信號(hào)的衰減、起伏及受噪聲影響等諸多因素,相關(guān)函數(shù)的峰值未必出現(xiàn)在基波周期處,更多時(shí)候出現(xiàn)在基波周期整數(shù)倍附近[9]。因此,直接將相關(guān)函數(shù)峰值的位置確定為基本周期既不可靠,精度也無法滿足實(shí)際需求。盡管如此,自相關(guān)函數(shù)為確定峰值頻率對(duì)應(yīng)的諧波次數(shù)提供了有用的信息。

  自相關(guān)反映的是信號(hào)結(jié)構(gòu)的某種自相似程度,弦樂器音色豐富,音的結(jié)構(gòu)多變,所以,僅依據(jù)自相關(guān)函數(shù)來確定基波周期往往會(huì)導(dǎo)致倍頻或分頻。為了更準(zhǔn)確地確定峰值頻率對(duì)應(yīng)的諧波次數(shù),PFMCMR算法結(jié)合信號(hào)移位、相減后的殘差幅度值。自相關(guān)函數(shù)為計(jì)算殘差時(shí)的移位量提供了有用信息。

  自相關(guān)函數(shù)的局部最大值和殘差幅度局部最小值相結(jié)合,可以有效地確定峰值頻率對(duì)應(yīng)的諧波次數(shù),從而最終計(jì)算出基頻。

3 PFMCMR算法的具體實(shí)現(xiàn)

  為了方便定量敘述,取定一些參數(shù)如下:采樣頻率Fs=44 100 Hz,窗長(zhǎng)N=4 096點(diǎn)。FFT譜線間隔為?駐f=Fs/N=44 100/4 096≈10.77 Hz。為了得到高精度的峰值頻率,可以采用頻率局部細(xì)化算法,如ZoomFFT或CZT[10],本文采用后者。PFMCMR算法的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:

  (1)先計(jì)算FFT譜線幅度的最大值,其對(duì)應(yīng)的索引記為idxMaxFFT,從而可以確定峰值頻率一定在idxMaxFFT-1~idxMaxFFT+1對(duì)應(yīng)的頻率范圍內(nèi);

  (2)取idxMaxFFT-1~idxMaxFFT+1頻率范圍進(jìn)行頻率細(xì)化,細(xì)化的倍數(shù)由CZT計(jì)算的頻率間隔數(shù)M決定,一般取M=N,因此,細(xì)化后的頻率間隔為?駐fM=2Fs/N2≈0.005 Hz;

  (3)計(jì)算細(xì)化后的峰值頻率Fp,與之對(duì)應(yīng)的周期記為Tp;

  (4)計(jì)算一幀信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)Rxx[m],并求其峰值Rmax,對(duì)應(yīng)的索引m記為idxMaxR,根據(jù)實(shí)際情況,在搜索相關(guān)函數(shù)最大值時(shí),需要排除Rxx[0]附近的數(shù)點(diǎn);

  (5)計(jì)算Rxx[kTp],其中k為正整數(shù),且kTp≤idxMaxR,如果Rxx[kTp]/Rmax>THR,則kTp作為基波周期的候選值,記為kiTp,i為整數(shù),其最大值為基波周期的候選值的數(shù)目,其中THR為一閾值,本文取0.85;

  (6)以kiTp為延遲點(diǎn)數(shù),計(jì)算殘差幅度的平均值:

  3.png

  其中N1、N2為非負(fù)整數(shù)。

  因?yàn)榉逯殿l率一定是基頻的整數(shù)倍,所以基波周期T0一定是kiTp中的某一個(gè)值,Rxx[kiTp]越大、Res[kiTp]越小,則kiTp為T0的可能性越大。所以引入?yún)?shù):

  X1}UX{5`CZH282F)245{UPH.png

  RR[i]越大,kiTp為T0的可能性越大,但由于實(shí)際信號(hào)的起伏多變,直接利用RR[i]作為參考值會(huì)造成一定概率的誤判,需要作一些置信修正,即RRM[i]=RR[i]·T[i],其中T[i]為置信因子,隨著i的增大而減小。最后求RRM[i]最大值,其對(duì)應(yīng)的i記為idxMaxRRM即為峰值頻率對(duì)應(yīng)的諧波次數(shù),所以,基頻F0=Fp/idxMaxRRM。

4 測(cè)試與性能分析

  校音軟件兩個(gè)最重要的指標(biāo)是精確度和準(zhǔn)確度,為了測(cè)試精確度,采用單音正弦信號(hào)和定音器生成的標(biāo)準(zhǔn)音作為測(cè)試對(duì)象。用吉它和鋼琴音進(jìn)行整體性能測(cè)試。正弦單音由軟件生成,定音器的音、吉它音和鋼琴音采用現(xiàn)場(chǎng)錄制的方式。定音器A3、吉它G3、鋼琴B3音的時(shí)域波分別如圖2(a)、2(b)和2(c)所示。

003.jpg

  表1、表2分別為單音正弦和定音器的測(cè)試結(jié)果。可以看出,對(duì)于單音正弦信號(hào),實(shí)測(cè)精度和理論分析相符合,誤差均在0.005 Hz以內(nèi)。相比而言,定音器的測(cè)試誤差要略大,這是因?yàn)橐纛l信號(hào)在采集過程中會(huì)發(fā)生失真。即便如此,精度仍在0.1 Hz以內(nèi)。

004.jpg

  表3、表4分別為吉它和鋼琴3個(gè)音的測(cè)試結(jié)果。可以看出,每個(gè)音的誤差和標(biāo)準(zhǔn)差均未超過0.2 Hz。

  綜合表1~表4的測(cè)試結(jié)果,表明PFMCMR算法具有高精度和良好的穩(wěn)定性,完全滿足實(shí)際應(yīng)用的要求。

5 結(jié)束語

  本文針對(duì)弦樂器校音的基本問題,介紹了樂音基頻檢測(cè)的常用算法,并分析了這些算法的局限性。為了解決基頻檢測(cè)的精度和穩(wěn)定性問題,本文提出了一種基于弦樂器音頻信號(hào)時(shí)頻特性的校音新算法。利用頻譜細(xì)化方法得到高精度的諧波峰值頻率,時(shí)域中結(jié)合信號(hào)的相關(guān)函數(shù)和信號(hào)殘差,基于相關(guān)局部最大和殘差局部最小原則確定基波周期,從而計(jì)算出精確的基波頻率。測(cè)試結(jié)果表明,該方法精度高,穩(wěn)定性好,滿足實(shí)際應(yīng)用。

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