Sound and Light Sensor System for a Musical Instrument | Hljóðnema og ljósakerfi fyrir hljóðfæri

Í þessari ritgerð er lagður grunnur að hljóðgreiningartæki fyrir tónlistarnám. Nýjungin við tækið er samtenging hljóð og ljóss til að styrkja og hraða lærdóm nemandans. Tækið gefur notanda tækifæri til að velja vissa liti og tengja þá við vissar nótur, hljóma eða týpur af hljómum. Tækið samanstendur af nokkrum íhlutum sem, þegar þeir hafa verið tengdir saman, kallast ígreypt kerfi. Helstu íhlutir eru örtölva, (e. microcontroller), bluetooth samskiptabúnaður, hljóðnemi og LED ljós. Greining og val á örtölvu er gerð til að finna örtölvu sem hentar best að greiningar þörfum tækisins ásamt útreikningum á orkunotkun frumgerðar. Algrím sem hentar í greiningu á tónum og hljómum er rannsakað og hannað sem byggir á FFT greiningu hljóðs. fundin er leið til að auka nákvæmni tíðnigreiningar, til að útiloka bakgrunnshljóð, og eyða tíðnum sem eru margfeldi af grunntíðni nótu. Algrímið er svo prófað á þessum forsendum til að greina virkni þess. forrit fyrir síma var hannað til að leyfa notanda að stilla liti við vissar nótur og hljóma ásamt því að virkja greiningu á nótum eða týpur af hljómum. niðurstaðan er að frumgerð tekst tilætlunarverk sitt, nær að greina bæði nótur og hljóma og gefa frá sér litað ljós sem endurspeglaði val notanda.

In this thesis, a prototype for a sound analysis device aimed for musical education is designed and developed. The novelty of the device is the confluence of the aural and visual medium to reinforce and hasten the learning process. This is in the form of user selectable colours to certain notes or type of chords. The prototype device is comprised of several components that, when assembled are called an embedded system device. Its main components are a micro-controller, a bluetooth communication module, an audio sensor module and LEDs. The requirements for each part is explained along with the selection process. An algorithm for characterizing sound into notes and chords is researched and designed based on FFT analysis of the sound. A method to accurately detect the frequency is detailed as well as a method to filter background noise and remove frequencies that are harmonic multiples of the base frequency. The algorithm is then tested on these methods to check for effectiveness. A cellphone application (app) is outlined and a prototype of it developed that allows the user to enable or disable detection of single notes, intervals, triads or seventh chords, as well as set specific colours to specific notes and chords. The prototype can successfully convert both notes and types of chords to a colour selected by a user through a cellphone app.