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基音檢測算法和自相关函数

快捷方式: 差异，相似，杰卡德相似系数，参考。

基音檢測算法和自相关函数之间的区别

基音檢測算法 vs. 自相关函数

基音檢測算法可以估計週期性訊號的音高或基本頻率，廣泛的用在語音訊號與音樂訊號中，演算法可分為時域和頻域兩種方法。 基音檢測算法可應用在不同內容，像是語音辨識、、音訊處理與壓縮、電子音樂合成，針對不同的應用需求，也有不同的音高偵測演算法，以下會介紹幾種主流的基音檢測算法。. 自相关（Autocorrelation），也叫序列相关，是一个信号于其自身在不同时间点的互相关。非正式地来说，它就是两次观察之间的相似度对它们之间的时间差的函数。它是找出重复模式（如被噪声掩盖的周期信号），或识别隐含在信号谐波频率中消失的基頻的数学工具。它常用于信号处理中，用来分析函数或一系列值，如時域信号。.

之间基音檢測算法和自相关函数相似

基音檢測算法和自相关函数有1共同点（的联盟百科）: 時域。

時域

時域（time domain）是描述數學函數或物理信號對時間的關係。例如一個信號的時域波形可以表達信號隨著時間的變化。 若考慮離散時間，時域中的函數或信號，在各個離散時間點的數值均為已知。若考慮連續時間，則函數或信號在任意時間的數值均為已知。 在研究時域的信號時，常會用示波器將信號轉換為其時域的波形。.

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基音檢測算法和自相关函数之间的比较

基音檢測算法有14个关系，而自相关函数有24个。由于它们的共同之处1，杰卡德指数为2.63% = 1 / (14 + 24)。

参考

本文介绍基音檢測算法和自相关函数之间的关系。要访问该信息提取每篇文章，请访问：