Limites du spectre de produits harmoniques dans la détection de hauteur

J'ai créé un algorithme de détection de hauteur en utilisant HPS et je suis confronté à un problème. Je suis un débutant en traitement du signal et ce site m'a aidé avant, donc je pensais que je devrais demander.

Pour les hauteurs ( eg. >C6:1046.50hz), je commence à obtenir des données d'ordures du HPS. Plus la hauteur est élevée, plus j'obtiens d'ordures (par ordures, je veux dire des fréquences qui ne sont pas des erreurs d'octave ni des harmoniques et sont d'environ 1 Hz à 20 Hz)

Ce que j'ai empiriquement observé:

1. les résultats sont les pires pour les hauteurs, si le fondamental est au-dessus de A6 ou plus, je n'obtiens que des données de poubelle.

2. la FFT fonctionne très bien même pour une hauteur très élevée, (je veux dire par là que son pic montre soit la fondamentale soit l'une de ses harmoniques, mais pas les ordures)

3. si je diminue le nombre d'harmoniques que je prends en considération pour le HPS, les ordures diminuent, mais cela rend plus difficile la discrimination entre le fondamental et les harmoniques.

Voici mon algorithme:

->raw buffer -> hann window, 16384 samples, 50% overlap -> zero padding -> FFT -> HPS

Toute aide est appréciée!

MISE À JOUR 1: Donc, il y a quelques autres choses que je veux ajouter:

1. La fréquence d'échantillonnage sur laquelle j'enregistre est de 44100 Hz
2. J'ai observé que ce comportement est à peine visible sur une guitare, mais très visible sur un piano numérique (pour la même note jouée)

3. Voici mon algorithme hps, peut-être qu'une personne ayant une plus grande expérience peut détecter un problème.

   int hps(float* spectrum, int spectrumSize, int harmonics) {
   
   int i, j, maxSearchIndex, maxBin;
   maxSearchIndex = spectrumSize/harmonics;
   
   maxBin = 1;
   for (j=1; j<=maxSearchIndex; j++) {
       for (i=1; i<=harmonics; i++) { 
           spectrum[j] *= spectrum[j*i];
       }
       if (spectrum[j] > spectrum[maxBin]) {
           maxBin = j;
       }
   }
   
   // Fixing octave too high errors    
   int correctMaxBin = 1;
   int maxsearch = maxBin * 3 / 4;
   for (i=2; i<maxsearch; i++) {
       if (spectrum[i] > spectrum[correctMaxBin]) {
           correctMaxBin = i;
       }
   }
   if (abs(correctMaxBin * 2 - maxBin) < 4) {
       if (spectrum[correctMaxBin]/spectrum[maxBin] > 0.2) {
           maxBin = correctMaxBin;
       }
   }
   
   return maxBin;
   }
   

Il se peut que trop peu de partiels harmoniques soient présents dans le signal à ces hauteurs plus élevées. L'algorithme HPS est assez simple et repose sur ces harmoniques supérieures pour continuer à s'empiler jusqu'à ce que la fondamentale émerge de l'arrière-plan. Bien sûr, nous devrions nous demander quel est votre taux d'échantillonnage? Si c'est 8000 hz, alors il n'y a de la place que pour 3 harmoniques d'une hauteur de 1000 hz ...

Pour certains instruments, le nombre d'harmoniques significatives produites peut varier sur différentes plages de hauteur. Les partiels des notes les plus basses et les plus hautes de certains instruments physiques peuvent présenter une plus grande inharmonicité. Le nombre d'harmoniques pouvant tenir en dessous de la coupure du filtre anti-alias en dessous de Fs / 2 sera certainement plus faible pour les notes très hautes. Votre estimateur de hauteur HPS voudra tenir compte de ces facteurs.

Le transitoire d'attaque de certains instruments peut produire une bande spectrale de bruit aharmonique qui peut chevaucher la région de recherche HPS de certains hauteurs ou leurs harmoniques significatives.

Potentiellement, les harmoniques de très hautes fréquences pourraient même envelopper Fs / 2 si le filtre passe-bas avant l'ADC audio n'a pas une atténuation de bande d'arrêt suffisamment bonne.