用于查找基频的 Python 的 YIN 算法

Posted 2023-02-25

【中文标题】用于查找基频的 Python 的 YIN 算法

【英文标题】：YIN algorithm to python for finding fundamental frequency

【发布时间】：2016-04-20 05:34:43

【问题描述】：

我正在尝试在 python 中使用 YIN 算法找到基频。

我在this document的第2步。

我需要从这段代码中找到 0 值的索引：

def auto(t, lag, samples):
    total_index = len(samples)
    zero_padded = np.append(samples, np.zeros(total_index))

    r = 0
    for j in range(t+1, t+total_index):
        r += zero_padded[j] * zero_padded[j+lag]

    return r

diff = []
rt0 = auto(0, 0, samples)
for lag in range(0, 2700):
    diff.append(rt0 + auto(lag, 0, samples) - (2*auto(0, lag, samples)))

如文档中所述：

但我找不到任何 0 值索引，除了 index(lag) = 0。

应该修复哪些代码？

并且文件说他们确实进行了累积均值归一化。

什么是累积平均归一化？

【参考方案1】：

通常，人们会忽略滞后为零或接近零的 AMDF 结果，并寻找具有很小但通常非零差异的非零 AMDF 滞后。选择哪个非零 AMDF 称为倍频程问题，可能涉及加权差分函数。

【讨论】：

不是第2步差分函数吗？文档用 ACF 转换了差分函数，但它说“相反，可以通过形成差分函数找到未知周期：并搜索函数为零的 t 值”所以，我试图找到零滞后没有出现在我的图表上

多种噪音会阻止找到零，而是寻找一些小的东西。