前置き
楽曲解析には前から興味があった。
仮に至極正確な楽曲解析を行うことができたとすると様々なことを行うことができる。
自動採譜や楽曲のジャンルの分類、作曲するAIに始まり、ゲーム制作においても大いに役に立つ。
音楽ゲームの譜面や、弾幕STGでこういうのを作る際のサポートを行うこともできる。
こういった事柄に手を出すための一歩として、テンポ解析を行ってみることとした。
また現在processing で音楽ゲームを制作しており、ノートの時間指定はミリ秒単位での指定であったため不便極まりなかった。
というわけでこの機にテンポ解析を触ってみようと考えたわけだ。
アルゴリズム
テンポ解析のアルゴリズムの流れは以下のようになるらしい。
wavファイルを一定時間(以下フレーム)ごとに区切る。
フレームごとの音量を求める。
隣り合うフレームの音量の増加量を求める。
増加量の時間変化の周波数成分を求める。
周波数成分のピークを検出する。
ピークの周波数からテンポを計算する。
ピークの周波数成分の位相から拍の開始位置を計算する。
やること自体は単純で、すべてのテンポにおいて波形が増加する周期とテンポが一致しているかどうかというもののように理解した。
プログラム
以下のソースコードは拍に合わせて円が大小するというものだ。
かなり勢いで書いたため、あまり理解に容易いものではないかもしれない。
tempo.pde
import ddf.minim.*; Minim minim; AudioSample sample; AudioPlayer player; PImage g; //Rbpm を取得する Pair<Float, Float> get_Rbpm(float[] D, float fbpm, float s) { int N = D.length; float a = 0, b = 0; for (int n = 0; n < N; n++) { a += D[n] * cos(TWO_PI * fbpm * n / s); b += D[n] * sin(TWO_PI * fbpm * n / s); } float c = atan2(b, a); while (c < 0) c += TWO_PI; return new Pair<Float, Float>(sqrt(sq(a) + sq(b)), c/(TWO_PI*fbpm)); } //最良と考え得るbpmを返す。全てのデータはbpms と secs に格納する Pair<Integer, Float> get_bpm(float[] diff, float rate, int frame_size, Float[] bpms, Float[] secs) { Pair<Integer, Float> res = new Pair<Integer, Float>(0, 0f); for (int bpm = 60; bpm < bpms.length+60; bpm++) { Pair<Float, Float> v = get_Rbpm(diff, bpm/60f, rate/frame_size); bpms[bpm-60] = v.first; secs[bpm-60] = v.second; if (res.second < bpms[bpm-60]) { res.first = bpm; res.second = bpms[bpm-60]; } } return res; } //src をframe_sizeごとに区切って差分をとりdst に代入する void create_diff(float[] dst, float[] src, int frame_size) { float[] amp = new float[dst.length]; for (int i = 0; i < amp.length; i++) { for (int j = 0; j < frame_size; j++) { amp[i] += sq(src[i * frame_size + j]); } amp[i] /= frame_size; } for (int i = 0; i < dst.length-1; i++) { dst[i] = max(amp[i+1] - amp[i], 0); } } void setup() { minim = new Minim(this); String filename = "input.wav"; sample = minim.loadSample(filename); //解析用 player = minim.loadFile(filename); //再生用 float[] left = sample.getChannel(AudioSample.LEFT); float[] right = sample.getChannel(AudioSample.RIGHT); float rate = sample.sampleRate(); int sample_total = left.length; int frame_size = 480; int sample_max = sample_total - (sample_total % frame_size); int frame_max = sample_max / frame_size; float[] diff_left = new float[frame_max]; create_diff(diff_left, left, frame_size); Float[] bpms = new Float[200+1]; Float[] secs = new Float[200+1]; Pair<Integer, Float> result = get_bpm(diff_left, rate, frame_size, bpms, secs); println(result); println(bpms[result.first- 60], secs[result.first - 60]); //bpmの一致率的な size(400, 400); background(255); textAlign(CENTER); stroke(0); fill(0); float max_v = result.second; for (int i = 0; i< bpms.length; i++) { float x = map(i, 0, bpms.length, 20, width-20); float v = map(bpms[i], 0, max_v, 0, height - 50); line(x, height - 20, x, height -20 - v); if (i%10 == 0) { text(i+60, x, height); } } g = get(); x = 60000f / result.first; d = secs[result.first-60]; player.play(); } void mousePressed(){ player.rewind(); } float pv = 0; float r = 0; float x, d; void draw() { background(0); image(g, 0, 0); fill(255); float v = (player.position()-d)%x; if (v < pv) { r = 100; } pv = v; ellipse(width/2, height/2, r, r); r = max(r-2, 0); } void stop() { sample.close(); player.close(); minim.stop(); super.stop(); } public class Pair<F, S> { public F first; public S second; public Pair(F f, S s) { first = f; second = s; } public String toString() { return first + ", " + second; } }
感想
結構速度が出ないので高速に計算するための変換を行うかしないと実用的でないなと思った。
このまま使うとしたら(多分そうなる)Thread 走らせて裏で動くようにするとかだろう。
今までAudioPlayer とAudioSample の違いというものが十分にわかっていないままに使用していたが、今回ある程度ちゃんと読み込んで理解した気分になった。
拍の始まりや、テンポはユーザー側からも指定できるようにしなければ現在の精度では誤った結果を出すこともありそうだ。
加えて、ちゃんと書き直して無駄の少ないソースコードを制作したい。
