Имеет ли смысл использовать взаимную корреляцию для массивов временных меток? ⇐ Python

[Anonymous]

Я хочу найти смещение между двумя массивами временных меток. Они могут обозначать, скажем, начало звуковых сигналов на двух звуковых дорожках.

Примечание. На любой дорожке могут быть дополнительные или отсутствующие начала. .

Я нашел некоторую информацию о взаимной корреляции (например, https://dsp.stackexchange.com/questions ... ent-cross- корреляция-чтобы-доказать-два-аудио-файла-похожи), что выглядело многообещающе.

Я предположил, что каждая звуковая дорожка длится 10 секунд, и представлял собой звуковой сигнал начинается в виде пиков «прямоугольной волны» с частотой дискретизации 44,1 кГц:

Код: Выделить всё

import numpy as np

rfft = np.fft.rfft
irfft = np.fft.irfft

track_1 = np.array([..., 5.2, 5.5, 7.0, ...])
# The onset in track_2 at 8.0 is "extra," it has no
# corresponding onset in track_1
track_2 = np.array([..., 7.2, 7.45, 8.0, 9.0, ...])
frequency = 44100
num_samples = 10 * frequency
wave_1 = np.zeros(num_samples)
wave_1[(track_1 * frequency).astype(int)] = 1
wave_2 = np.zeros(num_samples)
wave_2[(track_2 * frequency).astype(int)] = 1
xcor = irfft(rfft(wave_1) * np.conj(rfft(wave_2)))
offset = xcor.argmax()

Этот подход не особенно быстр, но мне удалось получить довольно стабильные результаты даже при довольно низких частотах. Однако... я понятия не имею, хорошая ли это идея! Есть ли лучший способ найти это смещение, чем взаимная корреляция?

Изменить: добавлено примечание об отсутствующих и дополнительных началах.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/398 ... timestamps