如何在阵列中找到峰值？

Question

我正在使用fft制作音高检测程序。为了获得音高，我需要找到明显高于本底噪声的最低频率。

所有结果都在一个数组中。每个位置都是一个频率。我不知道如何找到峰值。

我正在用C＃编程。

以下是大胆的频率分析的屏幕截图。

Answer 1

如果您对绝对值的概念有所期待会更容易，但我建议：

• 首先找到最低（最弱）的值。这是你的噪音水平。
• 计算平均水平，这是你的信号强度
• 定义一些函数来决定噪声阈值。这是棘手的部分，可能需要一些实验。

在糟糕的情况下，信号可能只是噪音水平的2或3倍。如果信号更好，你可以使用2xnoise的阈值。

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编辑后，查看图片：

你应该从左边开始，找到一个局部最大值。看起来你可以使用30 dB阈值和10 bin窗口等。

Answer 2

找到最低峰值将不能可靠地用于估算音高，因为此频率有时完全丢失，或者在本底噪声中降低。为了获得更好的可靠性，请尝试另一种算法：自相关（AMDF，ASDF滞后），倒谱（FFT对数FFT），谐波积谱，状态空间密度及其变量，使用神经网络，遗传算法或决策矩阵来决定替代音高假设（RAPT，YAAPT，et.al。）。

添加了：

也就是说，您可以猜测频率，计算频谱幅度的平均值和标准偏差，例如，围绕您的猜测的2：1频率范围，并查看是否存在明显高于平均值的峰值（2西格玛？）。冲洗并重复一些频率猜测，并查看哪一个或最低的几个具有与平均值相比最高的峰值。使用那个峰值。

Answer 3

我不会试图找到最低峰值，而是寻找一个基频，它可以最大化前5个整数倍所捕获的光谱能量。请注意，每个峰值都是最低峰值的整数倍。这是倒谱法的一种破解。不要判断:)。

N.B。从您的图中，我假设1024个采样窗口和44.1kHZ采样率。这产生的频率粒度仅为44.1kHz / 1024 = 43Hz。给定44.1kHz音频，我建议使用更长的分析窗口~50 ms或2048个样本。这将产生~21 Hz的更精细的频率粒度。

假设一个大小为2048的Matlab矢量'psd'具有PSD值。

% 50 Hz (Dude) -> 50Hz/44100Hz * 2048 -> ~2 Lower Lim
% 300 Hz (Baby) -> 300Hz/44100Hz * 2048 -> ~14 Upper Lim
lower_lim = 2;
upper_lim = 14
for fund_cand = lower_lim:1:upper_lim
    i_first_five_multiples = [1:1:5]*fund_cand;
    sum_energy = sum(psd(i_first_five_multiples));
end

我会找到最大化sum_energy值的频率。