本稿は「ml5-examples/p5js/PitchDetection/PitchDetection」サンプルの解説です。 下記リンクをクリックすると、実際の動作が確認できます。このサンプルを試すには、 マイクを接続しておき、リンク先を開きます。 ブラウザがマイクへのアクセス許可を求めてくるので、[許可]をクリックします。 ブラウザ画面のどこかをクリックします。動作しない場合は再ロードします。 「ピッチ抽出(Pitch Detection)サンプル」 HTMLでは、p5.sound.jsを読み込みます。 <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/p5.js/0.6.0/p5.js"></script> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/p5.js/0.6.0
pitchDetection() ピッチ抽出アルゴリズムは、音声信号のピッチや基本周波数を推測する方法です。このメソッドを使用すると、訓練済みの機械学習ピッチ抽出モデルを使って、サウンドファイルのピッチを推測することができます。 ピッチ抽出アルゴリズム(PDA)はWikipediaの「Pitch detection algorithm」によると、音声学、音楽情報検索、音声符号化、音楽演奏システムなどさまざまな状況で使用され、通常、準周期信号の周期を推定し、その値を反転して周波数を求める、とあります。 現時点で、ml5.jsはCREPEモデルのみサポートします。このモデルはgithub.com/marl/crepeを直接移植したもので、ブラウザのマイクから直接入ってくる入力でのみ機能します。 コンストラクタ ml5.pitchDetection(model, audioContext, st
AndroidやiOSアプリの「ボーカル音程モニター」にヒントを得て、「鼻歌音程モニター」なるものを試作しました。 これはピッチやMIDI番号、音程の取得までは前の「5_1_2:ピッチ抽出ピアノ」と同じで、ピッチの数値を折れ線グラフで描いたものです。 グラフの描画はp5.jsのライブラリの「grafica.js」で行っています。 次のリンクをクリックすると「鼻歌音程モニター」サンプルが開きます。 HTMLではgrafica.jsを読み込んでおきます。 <script src="lib/grafica.min.js"></script> ... <h1>鼻歌音程モニター</h1> <p id="status">画面をクリック!</p> <p>ピッチ:<span id=freq>...</span></p> <p>MIDI:<span id=midi>...</span></p> <p>音程:
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