R 自相关法基音计算误差 目标：音高计算

问题：计算的节距与预期节距不匹配。例如，输出约为“D3”，但预期输出为“C5”

声源：

源代码 输出 整个计算在时域中执行。 我目前正在使用自相关作为基础，以了解更多有关基音检测和分析的信息。我试着用“Audacity”分析样本，结果是“C5”。因此，我想知道问题到底在哪里。 你们能帮我找到它吗

此外，还有一些重要的疑问：

我的分析窗口实际应该有多小（20ms，1s，…）

使用AMDF和其他类似算法增强自相关算法是否会使该基音检测模块更加健壮

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整个分析似乎都不正确。在时域分析中不应使用窗口

附上python语言的简短解决方案；您可以将其用作伪代码

from soundfile import read
from glob import glob
from scipy.signal import correlate, find_peaks
from matplotlib.pyplot import plot, show, xlim, title, xlabel
import numpy as np
%matplotlib inline

name = glob('*wav')[0]
samples, fs = read(name)

corr = correlate(samples, samples)
corr = corr[corr.size / 2:]
time = np.arange(corr.size) / float(fs)
ind = find_peaks(corr[time < 0.002])[0]

plot(time, corr)
plot(time[ind], corr[ind], '*')
xlim([0, 0.005])
title('Frequency = {} Hz'.format(1 / time[ind][0]))
xlabel('Time [Sec]')
show()

从声音文件导入读取
从全局导入全局
从scipy.signal import correlate中，找到_峰值
从matplotlib.pyplot导入绘图、显示、xlim、标题、xlabel
将numpy作为np导入
%matplotlib内联
name=glob（'*wav'）[0]
样本，fs=read（名称）
corr=相关（样本，样本）
corr=corr[corr.size/2:]
时间=np.arange（校正尺寸）/浮动（fs）
ind=找到峰值（校正[时间<0.002]）[0]
绘图（时间，corr）
绘图（时间[ind]，更正[ind]，“*”）
xlim（[0,0.005]）
标题（'Frequency={}Hz'。格式（1/次[ind][0]））
xlabel（'时间[秒]'）
show（）

> print(min_index)
[1] 37
> fs = 44100                
> fo = fs/min_index 
> print(fo)
[1] 1191.892
> print(notenames(noteFromFF(fo)))
[1] "d'''"

from soundfile import read
from glob import glob
from scipy.signal import correlate, find_peaks
from matplotlib.pyplot import plot, show, xlim, title, xlabel
import numpy as np
%matplotlib inline

name = glob('*wav')[0]
samples, fs = read(name)

corr = correlate(samples, samples)
corr = corr[corr.size / 2:]
time = np.arange(corr.size) / float(fs)
ind = find_peaks(corr[time < 0.002])[0]

plot(time, corr)
plot(time[ind], corr[ind], '*')
xlim([0, 0.005])
title('Frequency = {} Hz'.format(1 / time[ind][0]))
xlabel('Time [Sec]')
show()