Jürgen Dick - Lehrstuhl Algorithmen & Datenstrukturen, Institut für ...
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62 KAPITEL 3. EXTRAKTION VON AUDIO-FEATURES<br />
<br />
¥<br />
¡¡¢¡<br />
¦ ¤ ¡ £ ¢<br />
¡ ¡ £<br />
Man muß in diesem Beispiel die AKF also nur im ¥ Intervall<br />
hin untersuchen. Angenommen, der Spitzenwert liege nun bei <br />
Frequenz von<br />
¡ <br />
¥<br />
¦¥¤ ¤ <br />
<br />
<br />
¥<br />
¡<br />
¦<br />
¡<br />
¢£¢<br />
¦<br />
(3.24)<br />
auf einen Spitzenwert<br />
¢£¢<br />
. Dies entspricht nun einer<br />
<br />
(3.25)<br />
<br />
Dies ist die gesuchte Pitch. Man erkennt aus den Gleichungen (3.23), (3.24) und (3.25) leicht,<br />
daß die Auflösung bezüglich der Frequenz von der ¥ Abtastfrequenz abhängt. Je höher die Abtastfrequenz<br />
ist, umso besser ist das Auflösungsvermögen. Da die Abtastfrequenz nicht beliebig<br />
hoch gewählt werden kann, behilft man sich damit, eine Interpolation der Werte der AKF durchzuführen<br />
und den Spitzenwert bezüglich dieser Interpolation zu berechnen [5].<br />
Sind <strong>für</strong> die Sprachdatei alle Pitch-Werte berechnet, so schließt sich nun das Postprocessing<br />
an. Dies ist nötig, da das Verfahren noch Fehler macht. Mögliche, leicht zu erkennende und<br />
behebbare, Fehler sind:<br />
1. Die detektierte Frequenz ist halb so groß, wie sie sein sollte, ¡<br />
¡ ¥ ¥ <br />
2. Die detektierte Frequenz ist doppelt so groß, wie sie sein sollte, ¡<br />
§¦©¨<br />
. <br />
¥ <br />
Einen möglichen Pitch-Verlauf ohne Nachbearbeitung zeigt Abbildung 3.14(a). Die Glättung<br />
des Pitch-Verlaufs kann auf unterschiedliche Art und Weise geschehen. Eine Möglichkeit besteht<br />
in der Anwendung von Filtern, wie beipielsweise Median-Filtern oder linearen Filtern<br />
(vergleiche Kapitel 2.3.4). Eine andere Möglichkeit ist die Interpolation der Pitch-Werte. Sowohl<br />
BOERSMA als auch DE MORI, OMOLOGO gehen über eine Filterung hinaus und ermitteln<br />
mehrere Pitch-Kandidaten. Mittels dynamischer Programmierung wird anschließend der<br />
"korrekte" Pitch-Verlauf berechnet. Für den ModifiedACF-PDA wurde in dieser Diplomarbeit<br />
ein Postprocessing entwickelt, das die Fehlerbeseitigung und Glättung wie folgt angeht:<br />
© <strong>für</strong> <br />
¡ ¥ ¥ ¡<br />
¢¡<br />
<br />
1. Betrachte die Pitch-Werte<br />
¥<br />
¢£¢ <br />
ein Zeitintervall<br />
<strong>für</strong><br />
¢ ¥<br />
¢ ¢ <br />
<br />
¢£¢£¢ ¥<br />
¢ ¢ <br />
. bezeichnet die Länge der Sprachdatei be-<br />
<br />
<br />
züglich der Zeitdauer. Aufgrund der verwendeten <br />
¢ <br />
Schrittweite von bei der Framebildung<br />
enthält jedes Zeitintervall demnach 50 Pitch-Werte. Diese Anzahl hat sich <strong>für</strong><br />
dieses Pitch-Detektions-Verfahren als guter Wert herausgestellt.<br />
2. Berechne den Mittelwert der<br />
<br />
betrachteten Pitch-Werte<br />
. Pitch-Werte<br />
¡<br />
¢<br />
mit<br />
werden bei der Mittelwertbildung nicht berücksichtigt.<br />
¡ ¡<br />
3. Gehe nun die Pitch-Werte ¢¡<br />
¢<br />
¡ <br />
<br />
<br />
© der ¦<br />
<br />
¡<br />
falls<br />
¢¡ ¡ <br />
¡<br />
¥<br />
¦.<br />
Reihe nach durch und berechne ¡ wie folgt:<br />
¡<br />
© ¡<br />
falls<br />
sonst<br />
© <br />
¢¡ <br />
© ¤ <br />
¥<br />
¥<br />
¡¢<br />
<br />
<br />
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