系統設計
MATLAB 圖形化使用者介面(Graphic User Interface, GUI)
目前GUI的設計，可以分為兩種；一種為M 檔案，它的好處是適用於複雜的 GUI 介面，而且可將 GUI 應用程式集中於
一個檔案，執行效率比較好；另一種為「圖形化使用者介面設計環境」(Graphic User Interface Design
Environment)，GUIDE 的好處在於可以快速地「拉」出介面，具有「所看到的即為可用的」性質，方便又快速，並且可
自動產生每一個控制物件的標準反應函式，使用者只要填入所需的指令或敘述。我們這次的專題主要所採用的是
GUIDE，藉由他的好處使我們可以快速的拉出我們想要用的圖形。
主要我們會使用到GUI來建立資料庫的部份是在下面紅字的部份:
圖2.6
如圖2.7所示，在MATLAB的command中輸入GUIDE 即可開啟主面板。以下是我們所設計的GUIDE介面，主要是可以讓評分者自己挑選想
要的歌曲，然後錄起來進去比對，上下都跑出波形圖，然後挑選想要的評分方式，最後會出現評分結果。
圖2.7
A:是我們歌曲選單，可以按這邊來聽取我們想要唱的歌，可以先聽原唱者唱一遍，按下去的同時會跑出圖2.8結果，可以先
看歌詞以及它的音量和音高的分佈。如圖2.8與圖2.9所示，為我們所實際測試所跑出來的相關結果分析。
圖2.8
B:因為每首歌曲的方式不盡相同，所以要選擇不同的錄音時間，這樣比對起來準確率會比較精準。
C:接下來就是最重要的步驟了，利用B所錄的音訊檔，來和原唱者做比對，藉此我們就可以依據音高、音量、聲音走勢
來做評分。
D:在這裡我們就會把你的各地方所拿到的分數加總在這邊呈現。
E:依據你各個項目不同的分數，我們也會給你適當的評語
以下為我們所實際測試所跑出來的分析
圖2.9
左半邊的三個圖為原唱者所跑出來的圖，由上而下分別是原本的音訊圖、音量圖和音高圖；而右半邊是測試者所跑出
來的圖。
旋律辨識By音高追蹤(ACF、Cepstrum)
ACF
ACF的系統設計流程圖如下：
我們就來分別討論其中各個步驟的系統設計原因以及其實作結果。
1.Local average filter
此低通濾波器的設置乃是為了減低凸波。比較音訊加上濾波器前後的結果：
圖2.8
上圖的左側為加上濾波器前的音訊，右圖則是加上濾波器後的結果。雖然左右比對下波形結構相同，但是注意看縱軸
的刻度，會發現右圖的刻度會比左圖低了一些，而且在振幅高與振幅較低的地方的差異度變小了。
2.Center clipper
首先我們要決定Center clipper中最重要的參數─CL，也就是clipping threshold。決定CL的步驟如下：
1.輸入音框，可得音框長度
2.將音框平均分成三部分
3.找出第一區域最大值(maxi1)及第二區域最大值(maxi2)
4.比較此二最大值之大小，取較小者(maxi1 or maxi2)
5.CL(clipping threshold)=min(maxi1，maxi2)*2/3
接下來，討論所要採用的截波方式以及它們的各種優缺點。
我們在原理分析部分有提到三種截波方式，但我們只採用第一及第二種的截波方式，它們的式子如下：
1.y(n)=(x(n)-CL), x(n)>=CL
=0, │x(n)│<CL
=(x(n)+CL), x(n)<=-CL (式2-9)
2.y(n)=x(n), x(n)>=CL
=0, │x(n)│<CL
=-x(n), x(n)<=-CL (式2-10)
圖2.9：方式1
圖2.10：方式2
我們就來試試看第一種截波及第二種截波方式的差異就可以發現，方法一及方法二所抓出來的音高曲線都一樣，我們
看一下它們的數學式以及它們截出來的圖：
圖2.11：二種應用的Center clipper的截圖，左為方式1，右為方式2
可以發現，這二種截波方式在│x(n)│>=CL時的值都是線性的，所以它們截波方式只差在方式1將y軸低於CL的部分全部截掉，而方式2則是將低於CL
的值歸零，所以當然運算出的音高曲線會一樣，但是因為方式1是截去，跟方式2的歸零比起來運算量較低，所以我們採用方式1。而在系統流程中，
是把中央截波器放在ACF之後，我們也有試過將中央截波器放在ACF之前，這樣等於是直接對音框作中央截波，結果如圖2.12所示：
圖2.12：將center clipper置於ACF前的結果
跟之前同樣的音訊套用原本的做法比起來：
圖2.13：center clipper置於ACF之後
跟之前同樣的音訊套用原本的做法比起來，可以發現，將中央截波器放在ACF之前，會使得音高曲線的點變多，但是在唱同一個音的地方，卻有些點
(圖2.12由紅圈圈框起來的地方)跑到低八度的地方去了，這就表示再經過ACF運算、擷取音高後運算出的音高曲線並不準確，所以這種做法並不成
立。