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Título: Digitalizador de guitarra
Título(s) alternativo(s): Electric guitar digitizer
Autor(es): Trevisan, Cristóvão Diniz
Araujo, Victor Volochtchuk de
Orientador(es): Borba, Gustavo Benvenutti
Palavras-chave: Guitarra elétrica
Processamento de sinais
MIDI (Normas)
Microcontroladores
Software - Desenvolvimento
Eletrônica
Electric guitar
Signal processing
MIDI (Standard)
Microcontrollers
Computer software - Development
Electronics
Data do documento: 15-Fev-2018
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Referência: TREVISAN, Cristóvão Diniz, ARAUJO, Victor Volochtchuk de. Digitalizador de Guitarra. 2018. 59 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Eletrônica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2018.
Resumo: Este trabalho apresenta um sistema completo para aquisição e processamento dos sinais de guitarra, com o objetivo de converter os sinais analógicos para suas notas correspondentes. Este processo é denominado transcrição. É importante destacar que, embora trate-se de um processo relativamente simples para instrumentos como o piano, este não é o caso para instrumentos como a guitarra (abordada neste trabalho), que tem uma única fonte para múltiplas notas (cada corda com aproximadamente 15 notas). A guitarra é um instrumento harmônico. Desta maneira, pode tocar diversas notas simultaneamente, tornando ainda mais complexa a tradução musical. A proposta deste projeto é utilizar um captador dedicado, projetado e construído pelos autores, com captação dedicada para cada corda (em contraste com os modelos regulares com um único canal - single coil). Um amplificador baseado no circuito integrado INA326 condiciona os sinais captados pelos enrolamentos, que são então convertidos para digital em um microcontrolador STM32F103C8T6, um ARM Cortex M3. As amostras digitais são então transferidas para o PC por meio do USB, para o posterior processamento por algoritmos de detecção de frequência. O programa no PC foi desenvolvido com base em tecnologias atuais como Node.js, NW.js, React+Redux e programação funcional. Foi dedicada atenção especial à natureza aplicada do projeto, no sentido de obter-se um protótipo funcional, apesar das limitações de acurácia no resultado final da transcrição. Em outras palavras, o foco deste trabalho não é o estudo ou a aplicação do estado da arte em transcrição musical. A prioridade é um sistema completamente funcional para a conversão dos sinais captados da guitarra em notas em tempo real. Dois algoritmos de detecção de frequência foram comparados: YIN e MacLeod. Os resultados mostram que cada algoritmo tem seus pontos fortes e fracos, e por isso ambos devem ser considerados como opção viável no futuro.
Abstract: This work presents a complete system for electric guitar signal acquisition and processing, in order to translate the raw audio signal to the corresponding musical notes. It is important to mention that, while this is relatively easy to be accomplished in instruments that have separated keys for each note (e.g. piano), this is not the case for instruments like the guitar – the one addressed in this work – that have a single output for multiple notes (each string has about 15 notes). The guitar is a harmonic instrument, as it can play multiple notes simultaneously, making the translation a challenging task. It is difficult because multiple notes might be played at the same time and event the same note at different strings.The proposed approach employs a specially designed pickup, developed and constructed by the authors, with dedicated coils for each string (in contrast to the single coil regular models). Audio amplifiers based on INA326 OPAMPs condition the coils’ signals, which are further converted to digital by an acquisition module based on an ARM Cortex M3 microcontroller, model STM32F103C8T6. The digital samples are transferred to a PC through the USB bus and processed using pitch detection algorithms. The software is based on contemporary tools such as Node, NW.js, React+Redux and Functional Programming. Special emphasis has been dedicated to the applied nature of the project, in the sense that the goal was to obtain a ready-to-use prototype, despite the limitations on the accuracy of the final translation. In other words, the present work does not focus on state-of-the-art signal processing approaches in order to obtain a near perfect translation. Instead, it prioritizes an effective hardware and software architecture aiming a completely functional system for real-time guitar signal translation into the corresponding notes. Two pitch detection algorithms were evaluated: YIN and McLeod. Results show that each algorithm has their own strong and weak points, as both must be considered in the future.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10124
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