作爲我以前的question的後續工作，如果我希望我的智能手機應用程序檢測某個音符，並且我只需要知道傳入的聲音是否是該音符，具有一定的模糊性，以允許該票據以×美分爲單位。智能手機上音符的音調識別，pt。 2
鑑於這種情況，在速度和準確性方面是否比其他方法優越？也就是說，通過知道你正在尋找的音符是＃C3，如何最好地判斷該音符是否存在？我假設尋找單個音符比分離出所有波形更容易，然後查看基頻的結果。
在回答我原來的問題時，有一位受訪者提出，如果您知道筆記在一定範圍內，自相關可能會奏效。我想知道，如果您只需檢查是否存在某個鈔票（+/- x美分），那麼自相關效果是否會更好。
這些方法之中：
任何想法，將不勝感激。
正如你所描述的那樣，你只需要確定是否存在特定的音調。一個非常簡單的（快速）檢測器只會記錄波形的一個週期的等效值，然後記錄另一個週期並將它們關聯起來，就像過度簡化的（單滯後）自相關一樣。如果匹配程度很高，則您知道正在記錄的波形在大約相同的時間段內重複出現，或者是諧波。例如，要檢測1 kHz，記錄1 ms的音頻（48 kHz採樣48個採樣點），然後記錄另一個1 ms，並比較它們（相關=相乘所有采樣和總和）。如果他們排隊（相關性高於某個閾值），那麼您正在聆聽1 kHz，2 kHz，3 kHz或其他一些倍數。做幾個時期會讓你對比賽更有信心。
一個真正的自相關會告訴你哪個諧波，具體來說，如果這對你很重要。
這聽起來像是一個快速的方法，但我想測試50個或3個或4個八度以上的音符。實際上，我想要用戶設定一些「模糊性」的等級，這樣筆記就可以被分出一定數量的分。這是否意味着只做一個FFT並查看結果頻率可能會更好，而不是使用自相關。 – mahboudz 2009-10-14 22:38:04
我認爲自相關會更好，因爲它匹配整個波形。使用FFT，您需要確定哪些最大值與波的基頻對應。對於大的自相關（匹配低頻），實際上可以通過FFT來加速自相關。 :)但我認爲對於少量的樣品，「天真」的實施可以很快。 – endolith 2009-10-15 16:05:21
而「模糊性」是內置的。如果你正在尋找100赫茲和波形是98赫茲，它仍然會匹配，但不是那麼好。 – endolith 2009-10-15 16:44:59
你能更詳細地描述問題嗎？當聽到特定的聲音時，你將會用麥克風聽，並激活一些東西？還是你想寫一個吉他調音器？還是你想寫一個音樂轉錄器？語調是由人類的聲音，樂器，還是你控制的發射器產生的？它是否需要是特定的波形（正弦波，方波）還是具有正確頻率的波形？等等 – endolith 2009-10-14 21:26:58
我想用一種（任何我希望的）樂器演奏的音符來控制我的軟件，或者甚至可能嗡嗡作響。 – mahboudz 2009-10-14 22:31:25
啊。確定一個特定的音調（而不是它的諧波或分諧波之一）並不是微不足道的。例如，小號的諧波比基波要強。 http://cnx.org/content/m15456/latest/sub_concept-trumpet-spectrum.png但是很多工作已經完成了。我猜，只是搜索「音高估計」。 – endolith 2009-10-15 16:10:01