Python 3 - Soluzione parziale ( 760 742 734 710 705 657 caratteri)
(Ultima modifica; lo prometto)
Questo sembra un problema davvero, molto, molto difficile (soprattutto riconoscendo dove iniziano o finiscono le note). La trascrizione automatica della musica sembra un argomento di ricerca aperto (non che io ne sappia nulla). Quindi, ecco una soluzione parziale che non esegue alcuna segmentazione delle note (ad esempio, stampa "Scintillio" tutto in una volta quando sente la frequenza) e probabilmente funziona solo per quel file ogg specifico:
A=-52
F=44100
C=4096
import pyaudio as P
import array
import scipy.signal as G
import numpy as N
import math
L=math.log
i=0
j=[9,2,0,2,4,5,7,9]
k=[2,4,5,7]
n=j+k+k+j
w="Twinkle, |twinkle, |little |star,\n|How I |wonder |what you |are.\n|Up a|bove the |world so |high,\n|Like a |diamond |in the |sky.\n".split('|')
w+=w[:8]
e=P.PyAudio().open(F,1,8,1,0,None,0,C)
while i<24:
g=array.array('h',e.read(C));b=sum(map(abs,g))/C
if b>0 and 20*L(b/32768,10)>A:
f=G.fftconvolve(g,g[::-1])[C:];d=N.diff(f);s=0
while d[s]<=0:s+=1
x=N.argmax(f[s:])+s;u=f[x-1];v=f[x+1]
if int(12*L(((u-v)/2/(u-2*f[x]+v)+x)*F/C/440,2))==n[i]+15:print(w[i],end='',flush=1);i+=1
Questo richiede...
Cambia A = -52 (ampiezza minima) sulla riga superiore in base al microfono, alla quantità di suono ambientale, alla potenza del brano in riproduzione, ecc. Sul mio microfono, meno di -57 sembra raccogliere molto rumore estraneo e più di -49 ti richiedono di suonare molto forte.
Questo potrebbe essere giocato molto di più; Sono sicuro che ci sono modi per salvare un sacco di personaggi sull'array di parole in particolare. Questo è il mio primo programma non banale in Python, quindi non ho ancora molta familiarità con la lingua.
Ho rubato il codice per il rilevamento della frequenza tramite autocorrelazione da https://gist.github.com/endolith/255291
Ungolfed:
import pyaudio
from array import array
import scipy.signal
import numpy
import math
import sys
MIN_AMPLITUDE = -52
FRAMERATE = 44100
def first(list):
for i in range(len(list)):
if(list[i] > 0):
return i
return 0
# Based on: https://en.wikipedia.org/wiki/Decibel#Acoustics
def getAmplitude(sig):
total = 0;
elems = float(len(sig))
for x in sig:
total += numpy.abs(x) / elems
if(total == 0):
return -99
else:
return 20 * math.log(total / 32768., 10)
# Based on: https://en.wikipedia.org/wiki/Piano_key_frequencies
def getNote(freq):
return int(12 * math.log(freq / 440, 2) + 49)
# --------------------------------------------------------------------------
# This is stolen straight from here w/ very slight modifications: https://gist.github.com/endolith/255291
def parabolic(f, x):
return 1/2. * (f[x-1] - f[x+1]) / (f[x-1] - 2 * f[x] + f[x+1]) + x
def getFrequency(sig):
# Calculate autocorrelation (same thing as convolution, but with
# one input reversed in time), and throw away the negative lags
corr = scipy.signal.fftconvolve(sig, sig[::-1], mode='full')
corr = corr[len(corr)/2:]
# Find the first low point
diffs = numpy.diff(corr)
# Find the next peak after the low point (other than 0 lag). This bit is
# not reliable for long signals, due to the desired peak occurring between
# samples, and other peaks appearing higher.
# Should use a weighting function to de-emphasize the peaks at longer lags.
start = first(diffs)
peak = numpy.argmax(corr[start:]) + start
return parabolic(corr, peak) * (FRAMERATE / len(sig))
# --------------------------------------------------------------------------
# These are the wrong keys (ie it is detecting middle C as an A), but I'm far too lazy to figure out why.
# Anyway, these are what are detected from the Wikipedia .ogg file:
notes = [73, 66, 64, 66, 68, 69, 71, 73, 66, 68, 69, 71, 66, 68, 69, 71 ]
words = ["Twinkle, ", "twinkle, ", "little ", "star,\n", "How I ", "wonder ", "what you ", "are.\n", "Up a", "bove the ", "world so ", "high,\n", "Like a ", "diamond ", "in the ", "sky.\n"]
notes += notes[:8]
words += words[:8]
pa = pyaudio.PyAudio()
stream = pa.open(format=pyaudio.paInt16, channels = 1, rate = FRAMERATE, input = True, frames_per_buffer = 4096)
idx = 0
while(idx < len(notes)):
# Read signal
sig = array('h', stream.read(4096))
if(getAmplitude(sig) > MIN_AMPLITUDE):
note = getNote(getFrequency(sig))
if(note == notes[idx]):
sys.stdout.write(words[idx])
sys.stdout.flush()
idx += 1