吉他和弦识别算法？

Question

什么是好的数字信号处理算法，这对吉他和弦有好处？由于快速傅立叶变换，我认为只有在吉他上弹奏的单个音符才准确，而不是同时演奏的音符（即和弦）。

谢谢！

Answer 1

简短的回答是，您需要多个算法。好的和弦识别方法可以更恰当地被描述为“系统”，但通常它们确实基于对频域的初始变换（最常见的是DFT）。

如果你想要与这首歌类似的和弦代表

C G Am F7 F6 C ...

然后这实际上是一个问题，从识别一段音频中的音符略微删除。事实上，有两个问题（粗略地说）：

1. 随时查找哪些球场
2. 将这些音高分组，以便能够为时间间隔指定和弦标签。

事实证明，从时域（正常音频）转换到频域（频谱表示）的方式只是有限的重要性。事后你做的非常重要，通常使用复杂的概率模型（类似于语音识别中的模型：HMM，DBN，......）来解决这个问题。

尝试谷歌学者“和弦转录”，或“和弦检测”，或“和弦标签”，以进行该领域的高级研究。

这些方法中的大多数使用离散傅立叶变换（DFT）来创建初始频谱图。在进一步处理期间，尽管使用了不同的时间序列平滑技术，但它们往往略有不同：隐马尔可夫模型，动态贝叶斯网络，支持向量机（SVMstruct）和条件随机场等。 最先进的转录员使用自动调谐，关键信息，低音音符信息和度量标准位置信息来改善结果。我的thesis（第2章）给出了很好的概述。

开源和弦检测算法：

• Chordino http://isophonics.net/nnls-chroma
• Chordata http://clam-project.org/
• LabROSA和弦识别http://labrosa.ee.columbia.edu/projects/chords/

希望这有帮助。

Answer 2

好吧，你可以尝试另一套频域算法，比如小波。但我不确定这是否会影响您的准确性问题。实际上，我不明白你用FFT的方式有什么问题。它将始终是和弦的近似值，没有完美的方法来检索有关声音的信息。

所以，这取决于你在该频谱上所做的分析，单个音符实际上有很多比FFT更好的算法，但是使用和弦你很可能不得不使用FFT。

你必须解决的问题是将基波谐波与高次谐波分开，有一点可能有用，只考虑吉他范围内的频率。 如果你只需要使用吉他声音，你应该花点时间研究吉他的正常频域图，并试着用它来提高你的准确度。

Answer 3

有一些使用DFT（FFT）的相当成功的工具，但在计算DFT后它们会进行大量处理。

尝试使用this link获取当前最新技术摘要，或者使用google“Chordino”或“Chordata”获取开源和弦提取算法。

Answer 4

如果正确设置软件，FFT可以并且将为您提供所有单音。 FFT的全部意义在于区分音调，或者如果你是天体物理学家，你想知道在恒星发出的光线中的各个元素（硫化物，氢......）。

谐波不是问题，因为它们具有较少的功率。比基频更高，例如，C = 440hz，但C = 880hz，但是880将是FFT结果中较小的尖峰。

Answer 5

科学家之间有contest，人们试图分析不同的音乐参数。本次比赛的一部分是和弦识别。这场比赛是公开的，所以任何人都可以参与其中，并在这个领域展示结果。 2011年的结果发布here。

我的一位朋友在这个领域取得了很好的成绩（在这场比赛中也是如此）。你可以在webpage上了解他的方法。