秋は月がきれい
こんにちは、こんばんわ。かえるのクーです。
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ヘアースタイルネタの「アイキャッチ」画像の流れに意味はありません。成り行きです。
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実験４．１は位相削減の予定でしたが、準備段階で中止となりましたので欠番です。
位相の削減がだめなら、周波数の方を削減（間引き）したらどうなるかの実験をします。
ああ、まったく脈絡ないですが、ラズパイ欲しい！！電子工作してみたい！！
実験
周波数は１２音階を基底にしていますが、これをもっと減らしたらどのへんで限界がくるのかやってみます。
１２音階の場合、１オクターブは１２等分（２の１２乗根）単位に分割します。
これを９等分（２の９乗根単位）にしたり、それ以下にして再現性がどうなるかやってみます。
この実験は、「コレ（自己）ジャナイ符号化器」のパラメータをかえるだけですぐ可能です。
結果
オクターブ９音階の場合 ぱっと聞いた感じではそれほど劣化していないと思います。
オクターブ８音階の場合 すこしギターのカッティング音に歪がでてきます。
オクターブ７音階の場合 かなりダメです。
オクターブ６音階の場合 もう完全にアウトです。再現できない音がでてきます。
オクターブ２音階の場合 なぜかガムラン風になりました。例によって感受性の高い方は視聴をお控えください。ボクは嫌いじゃありません。（ちなみに、ボクは「現代音楽を聴いても気持ち悪くならないくスキル」を取得しています。）
ボクの鈍感な耳的には９音階の場合はほぼ１２音階と同じに聞こえますので、多少マージンはある感じがします。１２音階のほうは何度も貼ったので、改めて聞かれたい方は実験の方を参照ください。
考察
以上、より、基本周波数＋位相変化で多少の周波数変動は追従可能ですが、基本音程の半音程度の変動には対応できない感じです。
なんやかんやで「ウェーブレット変換」の技を（音的に）事実上マスターしました。（マスターはおおげさですが、解析でも合成でも使えるようになりましたので、必要最小限の応用はできます。）*1
成果と実用性
いろいろ実験して「ウェーブレット」での符号化：周波数解析（フィルタ）と復号：（ウェーブレット合成）はことのほか性能がよいので、今後も「音の実験」での入力段や出力段に使用すると思います。
ウェーブレットの層の間に、本来の「自己符号化器」を入れて、どのように学習ができるのかを確認していければと考えています。
生物でたとえれば、「ウェーブレット」での符号化部分は「耳の蝸牛」（時系列周波数解析器）、復号化部分は「声帯（万能）」（音声合成器）に相当するともいえます。
「ウェーブレット変換」と「フーリエ変換」についてはこれで一区切りです。（フーリエ変換はほぼスルーです）
今後の実験の方向について
例えばですが、「ウェーブレット変換」でピアノの音（の特徴）を学習して、曲からピアノの音とそれ以外を分離することができるか。などについて挑戦したいと思います。あ、それもとも自分の声をお気に入り声優の声にしちゃうモーフィングやろうかなぁ。（やりたいことは山ほどあります。気が変わって別路線いったらごめんなさい）
道草しましたが、ようやく音の機械学習のスタートラインに立てる感じです
冬がくるまでかんばる！
ポキン金太郎な「かえるキャンディ」売ってました
ではごきげんよう
達者でなァ
