Designing Sound

0
1.049
7
0.639
30
0.588
15
0.558
23
0.445
38
0.322
46
0.251
Figure 58.4
Autocorrelation snapshot from start of file.
A single snapshot from the start of the file is shown in figure 58.4, but a sin-
gle graph can’t show you how to use this analysis technique to its full potential.
What we do is scan through the file looking for invariants, lag-time correlations
that don’t appear to be part of the wave harmonics. The scale makes this harder
to do because the autocorrelation coefficients are in samples. Since the sample
rate is that of the file (11025Hz), turning a number to a frequency requires
f
= 11025
/t
l
for a lag time
t
l
. The fundamental appears at about 30 samples,
11025
/
30 = 367
.
5Hz.

---

644
Red Alert
As we scan the file it changes in accordance with the waveform period. But
there are also some values that seem fixed wherever they pop up. These are
reverberations or resonances. They reveal the fixed acoustic structure of the
sound. Some strong ones appear at 163, 247, and 269 samples, corresponding
to 67Hz or 14
.
7ms, 44
.
6Hz or 22
.
4ms, and 41Hz or 24
.
3ms. Others not listed
here but added to the implementation came out as 35ms, 11ms, and 61ms.
Waveform, Harmonic Structure
Although it changes a great deal throughout the file, the snapshot of figure 58.5
is typical of the wave, with the general harmonic shape of a sawtooth wave
having equally spaced odd and even harmonics. There are two things to note.
First, the second harmonic is greatly magnified. This tells us that the wave,
if we assume it started as a relaxation-type sawtooth oscillator, has encoun-
tered some harmonic distortion to amplify the second harmonic. Second, some
harmonics disappear momentarily as the fundamental sweeps up. This tells us
there are anti-resonances or zeros in the fixed acoustic structure.
frequency
744
0.677
1392 0.169
1428 0.208
1476 1.000
1511 0.493