analyze-audio

name	analyze-audio
description	録音済み音声ファイルをオフライン解析して純正律偏差の CSV を生成し、解析パイプライン(evaluateSpectrum)の挙動をデバッグ・検証する。音声解析アルゴリズムの変更後の回帰確認にも使う。

音声ファイルのオフライン解析

ブラウザの AnalyserNode と同等の処理(Blackman 窓・指数平滑化・dB 変換)を エミュレートし、packages/core/src/audio_analysis/justAnalyze.ts の evaluateSpectrum() をそのまま使ってフレーム解析する。 マイクなしで解析ロジックの挙動を再現できる。

使い方

構成音はファイル名の末尾ブロックで指定する(- 区切り、先頭がルート音)。

# 基本: 同ディレクトリに <入力名>.csv を出力
pnpm analyze:file -- path/to/song_C4-E4-G4.wav

# 出力先とサンプルレートの指定
pnpm analyze:file -- path/to/Cmaj7_C4-E4-G4-B4.m4a ./out.csv --sample-rate 44100

ffmpeg は ffmpeg-static から自動解決される(追加インストール不要)。 実装は packages/core/scripts/analyze-audio-file.ts。

出力 CSV の読み方

実験モードのログと同一形式。1 フレーム(60fps)× 構成音ごとに 1 行。

• centDeviation — 期待周波数(純正律)からのズレ(セント)。主に見る列
• deviation — centDeviation を ±evalRangeCents で正規化した -1〜1 の値
• isDetected — そのフレームで音を検出できたか
• 空欄 — ピーク未検出(閾値 evalThreshold 未満)

デバッグでの典型的な使い方

1. アルゴリズム変更前に既知の音源で CSV を生成して退避
2. 変更後に同じ音源で再生成し、centDeviation の分布を比較 (平均・標準偏差が大きく動いていたら回帰を疑う)
3. 定数(A4=442Hz、FFT サイズ等)は packages/core/src/constants.ts の デフォルトが使われることに注意