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中原大學 電機工程研究所 涂世雄所指導 陳妍伶的 基於樂理運用音高週期偵測演算法在和弦辨識之研究 （2011），提出Superposition of wav關鍵因素是什麼，來自於音高偵測、和弦辨識。
除了Superposition of wav，大家也想知道這些：
基於樂理運用音高週期偵測演算法在和弦辨識之研究
為了解決Superposition of wav 的問題，作者陳妍伶 這樣論述：
本論文中，提出一種運用音高週期偵測的演算法，以音樂理論為基礎在聲音訊號中偵測音高並做和弦辨識的研究，系針對不同的音高週期偵測演算法，加以深入探討，找尋出最適合的方法並提出改善。 在這篇論文中，我們提出一種音高偵測的方式，針對音樂的單音和多音的和弦去做辨識。音高週期偵測可以在頻域上(Frequency Domain)與時域上(Time Domain)做音訊偵測，當我們辨識單音時，我們使用AMDF的方法在時域上做偵測。而在辨識多音時，則提出一個值觀的音高偵測方法，在頻域上做偵測。首先，我們先建立音樂檔案，並存成wave檔。第二步，我們做音樂的音高特性擷取。聲音信號通過快速傅立葉轉換(Fast
Fourier Fransform)後，會將信號從時域轉換到頻域，捉取基頻上的峰音去判斷識別音高。我們將以音樂理論為基礎對和弦做分析，不同的和弦會影響音樂的結構，我們希望能利用和弦富含音樂性的特性，來代表音樂的主要內涵。在這篇論文中，我們提出以下的貢獻：1. 本論文藉由聲音訊號的處理，有效的辨識音高，有助於學音樂的人學習效率提升。2. 讓對於學習鋼琴、吉他、以及學習各種樂器的人，利用辨識出的和弦結果，做為旋律上的伴奏，在學習上不單調乏味。3. 本論文所提的音高偵測演算法結合樂理，了解音樂感知這方面對樂曲的影響，提升辨識的正確性。