问题描述
我成功地使用了 ml5 的音高检测功能：
- 教程：https://ml5js.org/reference/api-PitchDetection/
- 型号：https://cdn.jsdelivr.net/gh/ml5js/ml5-data-and-models/models/pitch-detection/crepe/
问题：
未检测到高于 ±2000Hz 的音高。我尝试了多种设备并检查声音在超声图上是否可见，因此这似乎不是麦克风问题。
我认为这可能是采样率限制/库进行重采样的结果，因为奈奎斯特频率（最大“可记录”频率）是采样率的一半。
我在本地托管了 ml5 源并尝试修改 PitchDetection class
我看到出于性能原因，采样率似乎被重新采样为 1024Hz。这听起来不对，好像我没有弄错，这只会允许检测高达 512hz 的频率。我肯定错过了什么（或很多）。
我尝试调整费率，但将其增加到 2048 会导致错误：
Error when checking : expected crepe_input to have shape [null,1024] but got array with shape [1,2048].
我的问题是：
ml5 PitchDetection class 中有什么东西可以修改、配置（可能是不同的模型）以使用绉纱模型检测高于 2000Hz 的频率？
解决方法
经过更多调查，发现 CREPE 模型本身支持高达 ~1997Hz（见代码）或 1975.5Hz（见论文）
关于CREPE的论文： https://arxiv.org/abs/1802.06182
状态：
360 个音高值表示为 c1、c2...，选择 360 以便它们覆盖六个八度音程，C1 和 B7 之间的间隔为 20 音分，对应于 32.70 Hz 和 1975.5 Hz
JS implementation 具有将 360 间隔映射到 0 - 1997Hz 范围的映射：
const cent_mapping = tf.add(tf.linspace(0,7180,360),tf.tensor(1997.3794084376191))
这意味着，如果没有重新训练模型，我现在可能无法使用它。
编辑：
睡个好觉后，我找到了一个简单的解决方案，适用于我的简单应用程序。
本质上，它是对我的音频缓冲区重新采样，使其音调降低 2 倍。 CREPE 将 440Hz 的音高检测为 220Hz，我只需将其乘以 2。
对于我的实时、嘈杂的应用程序，结果仍然比 YIN 算法更一致。