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取樣數360512360512360512取樣率表一取 step1 做計算8kT = 61 secP = 64 %T = 83 secP = 72%表二取 step2 做計算取樣率取樣數8k取樣率取樣數T = 92 secP = 72%T=117 secP=72%表三取 step3 做計算8kT = 84 secP = 68%T = 101 secP = 60.5%11kT = 74 secP = 86%T = 106 secP = 100%11kT = 96 secP = 100%T = 115 secP = 100%11kT = 84 secP = 78%T = 93 secP = 66%根據以上資料得知「小蜜蜂」播放時間長度為 7 秒 , 音高即音長判斷正確率為100%, 計算最佳時間約為 30 秒。實驗另外又判斷另一首流行歌曲「倒帶」來分析 ,播放時間為 32 秒 , 音高判斷正確率為100%, 音長判斷正確率為 84%, 計算時間為 120 秒。WAVE 檔的產生 , 就是將所要紀錄的聲音 , 忠實的刻畫下來 , 而 WAVE 是以取樣的方式記錄 , 所謂取樣是把聲音分割為數個小段 , 再把各小段的聲波儲存為小型的聲音數位樣本。而取樣率就是每秒鐘記取的樣本數量 , 每秒鐘取樣的數量愈多 ,電腦所能呈現的波型就愈精確愈完整 , 當然播放時也就越能達到原音重現的水準。若希望所錄的聲音能呈現較為精確 , 每秒鐘必須取樣數千個樣本才能達到原音重現的效果 , 但是所佔的檔案空間也變大。愈高的取樣率所記錄結果愈佳 , 而人類一般說話聲音頻率在 4KHz 內 , 約可達清晰的效果。因此本系統為了達到精準的判斷而檔案又不至於過大所以採用 11KHz 為取樣頻率。六、結論與未來展望在這個系統最常出現的問題是音高偵測部分 , 而通常有許多的因素 , 其中有使用者本身音準問題與是否有對準到節奏等 , 這些都會造成電腦錯誤判斷。雖然我們結合了 AMDF 與 ACF 這兩種演算法 , 已經將錯誤降低 , 但發現還是無法非常精確 , 因此我們將取樣頻率增加 , 使音高判斷更精準。要音高判斷精準 , 速度亦快 , 是無法兩全其美 , 為了兼顧兩者 , 我們在音高判斷與計算速度間取一個平衡點 , 但由於音高判斷是本系統重點 , 故偏重於音高準確度 , 而判斷時間則較冗長。在未來展望方面 , 我們希望在音高判斷上能夠更精準與人性化 , 判斷速度也能加快 , 此系統才能更有效率 , 更符合使用者需求。七、參考文獻[1] Caiani, E.G., Porta, A., Baselli, G., Turiel, M.,Muzzupappa, S., Pieruzzi, F., Crema, C.,Malliani, A. & Cerutti, S., "Warped-averagetemplate technique to track on a cycle-by-cyclebasis the cardiac filling phases on leftventricular volume," 1998.[2] 李俊毅 , " 語音評分 ," 中山大學碩士論文 ,2002.[3] Patricio de la Cuadra, Aaron Master, "CraigSapp, Efficient Pitch Detection, Techniques forInteractive Music," Center for ComputerResearch in Music and Acoustics, StanfordUniversity, 2002.[4] Kavita Kasi, B.Eng, "Yet Another Algorithm forPitch Tracking," Andhra University, India, June1999.[5] Gareth Middleton, "Pitch DetectionAlgorithms," produced by The ConnexionsProject and licensed under the CreativeCommons Attribution License, 2003.[6] 任蓉 , " 美聲法與藝術的歌唱 ," 樂韻出版社 , 台北 , 1995.[7] 劉大仁 , " 加速時間序列資料比對演算法設計及其在內容導向語言檢索系統之製作 ," 國立高雄第一科技大學電腦與通訊工程系 .[8] 王儀蓁 , 李宏儒 , 張智星 , " 旋律辨識的加速與比較 ," 清華大學資訊工程所 .[9] 劉致瑋 , " 體貼式人機介面 - 聲音訊號分析 ," 國立政治大學資訊科學系 .[10] 李宏儒 , 許肇凌 , 王儀蓁 , 張智星 , " 多模式音7
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