色彩乐器调谐器的稳健算法？

Question

谁知道有色仪器调谐器最强大的算法？

我正在尝试编写乐器调音器。我尝试了以下两种算法：

1. FFT创建一个welch周期图，然后检测峰值频率

2. 简单的自相关（http://en.wikipedia.org/wiki/Autocorrelation）

我遇到了以下基本问题：

1. 准确度1：在FFT中，采样率，记录长度和箱尺寸之间的关系是固定的。这意味着我需要记录1-2秒的数据才能获得几美分的准确度。这不是我所谓的实时。

2. 准确度2：自相关效果更好一些。为了获得几美分所需的精度，我必须引入样本的线性插值。

3. 健壮性：如果是吉他，我会看到很多泛音。有些泛音实际上比弦乐产生的主音强。我找不到一种可靠的方法来选择正确的字符串。

尽管如此，任何便宜的电子调谐器都比我的实施更强大。 这些调谐器是如何实现的？

Answer 1

您也可以插入FFT，并且通常可以使用高次谐波来提高精度。你需要对所产生的乐器的谐波有一点了解，如果你可以假设你的目标距离不到半个八度，那就更容易了，但即使没有这个，基频也要强得多比第一次谐波，并不远低于一次谐波。一个简单的启发式应该让你选择基本频率。

我怀疑自相关方法能够在各种仪器之间有效地发挥作用，但是当你被一个基频偏移时，你应该获得一系列最高的自相似性分数。如果你去两个，你应该再次得到相同的分数（在不同谐波的噪声和微分阻尼内）。

Answer 2

这是一个非常酷的算法Bitstream Autocorrelation。它不需要太多的CPU周期，而且非常准确。您基本上找到所有零交叉点，然后将其保存为二进制字符串。然后在字符串上使用自动关联。它很快，因为你可以使用XOR而不是浮点乘法。