Stap 1: Muziektheorie
Zoals u geluid weet wellicht is alleen maar lucht duwen tegen zenuwen in onze oren. Een lucht-Golf duwt – een zenuw tracks de irritatie. Wat we horen als een noot zijn eigenlijk deze lucht duwt met een constante periode. Met andere woorden, als de zenuw is kietelde hoort 130 keer een een "C".
Apparaten die notities detecteren proberen om erachter te komen hoeveel keer een tweede zijn microfoon was "kietelde," wat was de frequentie. Uitzoeken welke opmerking correspondeert met welke frequentie eenvoudig is omdat er "frequentie → note" tabellen.
Er zijn verschillende algoritmen die de gegevens lezen van een microfoon naar een frequentie transformeren. De meest prominente is een Fourier transform. Het idee is heel simpel: een bijdrage aan is hoe sterk was de lucht duwen in een gegeven punt in de tijd. Een output is hoeveel van elke frequentie was vervat in de ingang. Ik denk dat het kan het beste uitgelegd door een afbeelding die is gekoppeld aan deze stap.
Het is duidelijk dat u een melodie met dit algoritme kan detecteren. Een muziek-project vergrendelen kan echter een beetje efficiënter. Wij niet echt nodig om te weten hoeveel van elke frequentie de input bevatte. We schelen gewoon als de ingang had een frequentie van een opmerking die we zijn opsporen. Bijvoorbeeld, als de eerste noot van onze unlock-sequentie D is, schelen we niet hoeveel A of B's in de ingang werden. We willen gewoon weten als D er was.
Dit is wanneer Goertzel algoritme handig komt. Het wordt gebruikt voor het identificeren van één doel frequentie. As a matter of fact, wordt het gebruikt in telefoons te herkent de tonen die geproduceerd door de knoppen geduwd op een toetsenbord van de telefoon.
