[ca] Essentia és una llibreria d'àudio creada pel Music Technology Group, dissenyada per proporcionar eines d'anàlisi d'àudio i música. Tot i que ja inclou algoritmes de detecció de to com PitchMelodia o PitchYin, hi ha alguns algoritmes que no estan implementats com l'Harmonic Product Spectrum (HPS). L'algoritme Harmonic Product Spectrum consisteix a realitzar diversos submostrejos de l'espectre de l'àudio i multiplicar-los per ressaltar el pic de la freqüència fonamental, ja que serà el pic més alt sobre els altres harmònics en l'espectre resultant. Aquest projecte té com a objectiu integrar el HPS a Essentia, juntament amb una anàlisi comparativa amb algoritmes existents dins d'Essentia. L'avaluació es centra en instruments de flauta i variants monofòniques similars, alineant-se amb els algoritmes més adients per a tals instruments. El projecte comença amb una exploració teòrica detallada de l'algoritme HPS, incloent-hi algunes consideracions importants per a la implementació. Posteriorment, es detalla el procés d'implementació en C++ dins d'un repositori local d'Essentia, seguit de la compilació amb bindings de Python per accedir al nou algoritme. Finalment, la fase d'avaluació, realitzada en Python, fa ús d'un conjunt de dades que comprèn arxius d'àudio i arxius amb les dades reals corresponents. S'empren algoritmes de detecció de to d'Essentia per extreure freqüències de les dades d'àudio, i després s'ajusten les dades per comparar amb els resultats proporcionats pels algoritmes. Les mètriques avaluades són la detecció de la recuperació i falsa alarma de la sonoritat, del to i de la precisió global i es mesuren amb la llibreria mir_eval.

[en] Essentia1 is an audio library created by the Music Technology Group designed to provide advanced audio and music analysis tools. While it includes state-of-the-art pitch detection algorithms like PitchMelodia or PitchYin, there are some algorithms that are not implemented like the Harmonic Product Spectrum (HPS). The HPS algorithm consists in applying some downsampling in the audio spectra and multiplying them to enhance the detection of the fundamental frequency peak, since it will be the highest peak over the other harmonics on the resulting spectrum. This project aims to integrate the HPS into Essentia library, coupled with a comparative analysis against existing algorithms within Essentia. The algorithm evaluation is centered on flute instruments and similar monophonic variants, aligning with algorithms best suited for such instruments. The project begins with a detailed theoretical exploration of the HPS algorithm, including important implementation considerations. Afterwards, the implementation process in C++ within a local Essentia repository is detailed, followed by compilation with Python bindings to access the new algorithm. Finally, the evaluation phase, conducted in Python, makes use of a dataset comprising audio files and the corresponding ground-truth files. Pitch detection algorithms from Essentia are employed to extract frequencies from the audio data and then the data is aligned for comparison with algorithmic results. The evaluated metrics are voicing recall and false alarm, pitch and overall accuracy and they are measured with mir_eval library.