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Update: 2024-08-06
音のリミッタで使うために、ピークホールドを使ったエンベロープの検出を実装します。
ある信号の絶対値をなだらかに包み込むような信号のことを、その信号のエンベロープと言います。しきい値やニーなどの特性を加えたエンベロープの逆数を入力信号に掛け合わせることで音量を制限するリミッタが作れます。
入力信号の絶対値を計算します。
絶対値を前から順に読み取って、そのときまでの最大値を出力します。これが単純な前向きホールドです。
しかし、単純な前向きホールドでは減衰するエンベロープをうまく検出できません。
そこで、一定時間が経ったらホールドしていた最大値を忘れるようにします。この文章で前向きホールドと言うときは、最大値を忘れる実装を指すことにします。
Python 3 で実装します。この文章の Python 3 のコードは上から順にテキストファイルにコピペすると動きます。実行には SciPy 、 NumPy 、 matplotlib が必要です。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def peakHoldForward(sig, holdtime, reset=0):
"""
holdtime の単位はサンプル数。
最後に最大値が更新されてから holdtime サンプル後に hold の値をリセットする。
"""
= np.empty(len(sig))
out = reset
hold = 0
counter for i in range(len(sig)):
if counter > 0: # 注意: 比較に >= を使うとホールド時間が 1 サンプル延びる。
-= 1
counter else:
= reset
hold if hold <= sig[i]: # 注意: カウンタをリセットしたいので <= で比較。
= sig[i]
hold = holdtime
counter = hold
out[i] return out
= np.random.default_rng(0)
rng
= rng.normal(0, 1, 256)
sig = np.abs(sig)
absed = peakHoldForward(absed, 32, 0)
holdF
="Input")
plt.plot(sig, label="Absed")
plt.plot(absed, label="Forward Hold")
plt.plot(holdF, label plt.show()
前向きホールドによるエンベロープをそのまま使うとホールド値を忘れるときにポップノイズが出てしまうので、フィルタを使ってスムーシングします。ここで使うフィルタは一定時間同じ値が入力されると、その値に到達することが保証されているものとします。移動平均フィルタの重ね掛けや、 Bessel フィルタはこのような設計ができます。リミッタ向きのフィルタについては「ステップ応答が S 字を描くフィルタ」にまとめています。
以降では以下のコードで設計した三角窓の FIR フィルタを使います。
def makeTriangleFir(delay):
"""delay は 2 より大きい整数。"""
= np.interp(
fir 0, 1, delay + 1),
np.linspace(0, 0.5, 1],
[0, 1, 0],
[
)return fir / np.sum(fir)
前向きホールドによるエンベロープにフィルタをかけると立ち上がりと立ち下りが鈍るので、入力信号との間でピークの位置がずれます。
ずれを直すため入力信号にディレイをかけてエンベロープとピークの位置をあわせます。実装によりますが、リミッタのレイテンシはこのディレイから来ています。
ここで致命的な問題があります。上の図の赤い矢印で示した箇所などで、入力信号のピークがエンベロープからはみ出しています。このようなはみ出しが起こるエンベロープをリミッタで使うと音量が制限できません。
以下は、はみ出しが起こるパターンを示した図です。入力信号のピークはフィルタをかける前のエンベロープからは、はみ出しません。しかし、ディレイを加えた入力信号はフィルタをかけたエンベロープからはみ出すことがあります。
はみ出しが起こるのは、ホールド中に入力された小さいピークを見逃しているからです。下の図のように、ホールド値を忘れるときに入力を振り返って見逃したピークをホールドしなおせば、はみ出しが防げそうです。
ホールド値より小さいピークを見逃さないためには、ホールド時間と同じ長さのバッファを用意して入力を覚えておく方法があります。出力にはバッファ内の最大値を使います。以下はこのアルゴリズムのコード例です。
from collections import deque
def idealPeakHoldNaive(sig, holdtime: int):
= np.empty(len(sig))
out buffer = deque([0 for _ in range(holdtime)])
= 0
counter for i in range(len(sig)):
buffer.append(abs(sig[i]))
buffer.popleft()
= max(buffer)
out[i] return out
ここでは上のコードのアルゴリズムのことを理想的なホールドの素朴な実装と呼びます。素朴な実装の問題点は計算量です。上のコードの
out[i] = max(buffer)
は Python では 1
行で書けますが、計算量はバッファの長さに比例します。したがってホールド時間を長くすると計算が重たくなります。
計算量の問題を解決するために試行錯誤したところ、局所最大値をキューに保存することで高速に計算するアルゴリズムを思いつきました。
例として以下のような入力について考えます。図の赤い実線が理想的なホールドの出力です。赤い点線は出力値の候補を表しています。
ここでピーク 2 は以下の条件が揃っているので出力に影響を及ぼしません。
言い換えると、ピーク 3 が入力されたときにホールド時間だけ入力を振り返って、ピーク 3 よりも小さい値を忘れてしまってもいいということです。
以下のメモリを確保します。
計算手順です。
x0
以上の値になるまで、キューの最後尾を繰り返し除去。x0
をキューの後ろに追加。x0
をディレイに入力。上のレシピに沿った Python 3 による実装です。
from collections import deque
def idealPeakHoldFast(sig, holdTime):
"""
sig: 入力信号。
holdTime: ホールド時間。単位はサンプル数。
"""
= np.empty(len(sig)) # 出力信号。
out buffer = deque([0 for _ in range(holdTime)]) # ディレイのバッファ。
= deque([]) # ホールド値のキュー。
hold for i in range(len(sig)):
= sig[i]
x0
if len(hold) > 0: # 手順 1
= len(hold) - 1
idx while idx >= 0:
if hold[idx] < x0:
hold.pop()else:
break
-= 1
idx
# 手順 2
hold.append(x0)
buffer.append(x0) # 手順 3
= buffer.popleft()
delayOut
if len(hold) > 0 and delayOut == hold[0]: # 手順 4
hold.popleft()
= hold[0] if len(hold) > 0 else 0 # 手順 5
out[i]
return out
以下は理想的なホールドの出力です。高速な実装と素朴な実装の出力が一致しています。
スムーシングした理想的なホールドの出力です。ディレイをかけた入力がエンベロープからはみ出していないことが確認できます。
理想的なホールドを使えばはみ出しが起こらないことをテストします。
テスト用の入力として、ランダムにインパルスが散らばったノイズを作ります。
def nextTime(rng, rate):
"""
ポアソン過程。
もし単位時間当たり N 回のイベントが起こるなら `rate` を `1/N` に設定する。
"""
return -np.log(1.0 - rng.uniform(0, 1)) / rate
def pulseNoise(rng, rate, length):
= np.zeros(length)
out = 0
time while time < length:
+= nextTime(rng, rate)
time
= int(time)
t1 = t1 + 1
t2 = rng.uniform(0, 1)
amp if t1 < length:
= amp * (t2 - time)
out[t1] if t2 < length:
= amp * (time - t1)
out[t2] return out
ポアソン過程の実装は Jeff Preshing さんによる以下の記事を参考にしました。
以下はテストコードです。
from multiprocessing import Pool
def verifyHoldEnvelope(sig, env, name):
= (sig - env) > 8 * np.finfo(np.float64).eps
condition if np.any(condition):
= np.where(condition)
idx = np.take(sig, idx) - np.take(env, idx)
diff print(f"Test failed: {name}", diff, sep="\n")
def jobTestIdealHoldRandom(seed):
= 32 # ホールド時間 (サンプル数)
hold = 32 # フィルタの遅延 (サンプル数)
delay = makeTriangleFir(delay)
triangleFir
= np.random.default_rng(seed)
rng = pulseNoise(rng, 1 / 8, 48000)
sig
= idealPeakHoldNaive(sig, hold)
naive = idealPeakHoldFast(sig, hold)
fast
= signal.lfilter(triangleFir, 1, naive)
smoothedNaive = signal.lfilter(triangleFir, 1, fast)
smoothedFast
= np.hstack((np.zeros(hold), sig[:-hold]))
delayed
f"Naive, {seed}, {delay}")
verifyHoldEnvelope(delayed, smoothedNaive, f"Fast, {seed}, {delay}")
verifyHoldEnvelope(delayed, smoothedFast,
def testIdealHoldRandom(nTest=1024):
with Pool() as pool:
= [i for i in range(nTest)]
seeds = 0
idx for result in pool.imap_unordered(jobTestIdealHoldRandom, seeds):
print(f"\r{idx}", end="") # 処理が終わったシード値を表示。
+= 1
idx
if __name__ == "__main__":
testIdealHoldRandom()
フィルタの遅延はホールド時間以下の任意のサンプル数に設定できますが、値によっては誤差が増えます。上のコードでは誤差の上限を適当に
8 * np.finfo(np.float64).eps
としています。
はみ出しを検知したときは Test failed: ...
を出力します。シード値 0 から 1023
まで理想的なホールドをテストしたところ、はみ出しは検知されませんでした。
以下のコードの PeakHold
が理想的なホールドです。
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <random>
#include <vector>
// 整数サンプルのディレイ。
template<typename Sample> class IntDelay {
public:
std::vector<Sample> buf;
size_t wptr = 0;
size_t rptr = 0;
(size_t size = 65536) : buf(size) {}
IntDelay
void resize(size_t size)
{
.resize(size);
buf= 0;
wptr = 0;
rptr }
void reset() { std::fill(buf.begin(), buf.end(), Sample(0)); }
void setFrames(size_t delayFrames)
{
if (delayFrames >= buf.size()) delayFrames = buf.size();
= wptr - delayFrames;
rptr if (rptr >= buf.size()) rptr += buf.size(); // Unsigned overflow case.
}
(Sample input)
Sample process{
if (++wptr >= buf.size()) wptr -= buf.size();
[wptr] = input;
buf
if (++rptr >= buf.size()) rptr -= buf.size();
return buf[rptr];
}
};
// メモリの確保と解放を減らした std::deque の代用データ構造。
template<typename T> struct RingQueue {
std::vector<T> buf;
size_t wptr = 0;
size_t rptr = 0;
void resize(size_t size) { buf.resize(size); }
void reset(T value = 0)
{
std::fill(buf.begin(), buf.end(), value);
= 0;
wptr = 0;
rptr }
inline size_t size()
{
auto sz = wptr - rptr;
if (sz >= buf.size()) sz += buf.size(); // Unsigned overflow case.
return sz;
}
inline bool empty() { return wptr == rptr; }
&front() { return buf[increment(rptr)]; }
T &back() { return buf[wptr]; }
T
inline size_t increment(size_t idx)
{
if (++idx >= buf.size()) idx -= buf.size();
return idx;
}
inline size_t decrement(size_t idx)
{
if (--idx >= buf.size()) idx += buf.size(); // Unsigned overflow case.
return idx;
}
void push_back(T value)
{
= increment(wptr);
wptr [wptr] = value;
buf}
()
T pop_front{
= increment(rptr);
rptr return buf[rptr];
}
()
T pop_back{
= decrement(wptr);
wptr return buf[wptr];
}
};
/*
理想的なホールドの実装。
- `setFrames(0)` のとき出力はすべて 0 。
- `setFrames(1)` のとき入力をバイパス。
*/
template<typename Sample> struct PeakHold {
= 0;
Sample neutral <Sample> delay;
IntDelay<Sample> hold;
RingQueue
(size_t size = 65536) {
PeakHold(size);
resize(1);
setFrames}
void resize(size_t size)
{
.resize(size);
delay.resize(size);
hold}
void reset()
{
.reset();
delay.reset(neutral);
hold}
void setFrames(size_t frames) { delay.setFrames(frames); }
(Sample x0)
Sample process{
while (!queue.empty()) {
if (queue.back() >= x0) break;
.pop_back();
queue}
.push_back(x0);
queueif (delay.process(x0) == queue.front()) queue.pop_front();
return queue.front();
}
};
int main()
{
// PeakHold の使用例。
constexpr size_t length = 64;
<float> hold;
PeakHold.setFrames(4);
hold
std::minstd_rand rng(0);
std::uniform_real_distribution<float> dist(0.0f, 1.0f);
for (size_t idx = 0; idx < length; ++idx) {
auto input = dist(rng);
std::cout << input << ", " << hold.process(input) << "\n";
}
return 0;
}
PeakHold
ではニュートラル値 neutral
を変更できるようにしています。
RingQueue
は push_back
や
pop_front
でメモリの確保や解放が行われないようにした
std::deque
の代替です。速度はほとんど同じです。
試行錯誤しているときに下の図のような後ろ向きホールドを思いついたのですが、理想的なホールドの生成には使えないことがわかりました。
前向きホールドと組み合わせて最大値を取ることで理想的なホールドに近づけられます。入力信号を \(x\) 、ホールド時間を \(d\) 、理想的なホールドを \(H_I\) 、 前向きホールドを \(H_F\) 、後ろ向きホールドを \(H_B\) とすると以下の計算です。
\[ H_I(x) = \max(H_F(x), H_B(x) z^{-d}) \]
\(z^{-d}\) は \(d\) サンプルの遅延を表しています。
後ろ向きホールドの実装です。インデックスの並びが逆転している以外は、前向きホールドと同じです。
def peakHoldBackward(sig, holdtime, reset=0):
= np.empty(len(sig))
out = reset
hold = 0
counter for i in reversed(range(len(sig))): # ここだけ変更。
if counter > 0:
-= 1
counter else:
= reset
hold if hold <= sig[i]:
= sig[i]
hold = holdtime
counter = hold
out[i] return out
以下は前向きと後ろ向きホールドを組み合わせても理想的なホールドの生成に失敗するケースです。黒い縦線が入力、青い縦の点線がディレイをかけた入力です。赤の実線が前向きホールドの出力、緑の実線が後ろ向きホールドの出力です。
前から順に a, b, c の3つピークがあります。以下の条件が揃うと b を見逃してしまうので失敗します。
PeakHold::process()
をより効率よく実装。RingQueue::reset()
の不完全なリセットを修正。Delay
の名前を IntDelay
に変更。