Resonate: Ein Algorithmus für die Spektralanalyse mit geringer Latenz, geringem Speicherbedarf und niedrigen Rechenkosten

Resonate ist ein Algorithmus mit geringer Latenz, geringem Speicherbedarf und niedrigen Rechenkosten zur Bewertung von perceptuell relevanten Spektralinformationen aus Audio- (und anderen) Signalen. Er basiert auf einem Resonatormodell, das mit dem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt (EWMA) die Signalbeiträge um die Resonanzfrequenzen herum akkumuliert. Seine kompakte iterative Formulierung ermöglicht effiziente Aktualisierungen mit minimalen arithmetischen Operationen pro Sample, ohne dass eine Pufferung erforderlich ist. Resonate berechnet in Echtzeit perceptuell relevante Schätzungen des Spektralinhalts; Speicherbedarf und Rechenkomplexität pro Sample skalieren linear mit der Anzahl der Resonatoren, unabhängig von der Anzahl der verarbeiteten Eingabesamples. Open-Source-Implementierungen in Python, C++ und Swift sind verfügbar, zusammen mit Demonstrationsanwendungen.