HelpSource/Classes/PV_JensenAndersen.schelp

   1 class:: PV_JensenAndersen
   2 summary:: FFT feature detector for onset detection.
   3 related:: Classes/PV_HainsworthFoote
   4 categories::  UGens>FFT
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   7 Description::
   8
   9 FFT feature detector for onset detection based on work described in
  10 emphasis::
  11 Jensen, K. & Andersen, T. H. (2003). Real-time Beat Estimation
  12 Using Feature Extraction. In Proceedings of the Computer Music Modeling
  13 and Retrieval Symposium, Lecture Notes in Computer Science. Springer
  14 Verlag.
  15 ::
  16
  17 First order derivatives of the features are taken.
  18 code::threshold::  may need to be set low to pick up on
  19 changes.
  20
  21
  22 classmethods::
  23 private:: categories
  24 method::ar
  25
  26 argument::buffer
  27
  28 FFT buffer.
  29
  30
  31 argument::propsc
  32
  33 Proportion of spectral centroid feature.
  34
  35
  36 argument::prophfe
  37
  38 Proportion of high frequency energy feature.
  39
  40
  41 argument::prophfc
  42
  43 Proportion of high frequency content feature.
  44
  45
  46 argument::propsf
  47
  48 Proportion of spectral flux feature.
  49
  50
  51 argument::threshold
  52
  53 Threshold level for allowing a detection.
  54
  55
  56 argument::waittime
  57
  58 If triggered, minimum wait until a further frame can cause
  59 another spot (useful to stop multiple detects on heavy signals).
  60
  61
  62 Examples::
  63
  64 code::
  65 (
  66 SynthDef(\fftod, { var source1, detect;
  67                 source1 = AudioIn.ar(1);
  68                 detect = PV_JensenAndersen.ar(FFT(LocalBuf(2048), source1),
  69                         threshold:MouseX.kr(0.1,1.0));
  70                 Out.ar(0, SinOsc.ar([440,445], 0, Decay.ar(0.1*detect, 0.1)));
  71         }).play(s);
  72 )
  73 ::