Ciprian-Marian Munteanu, 332CB

Vocal Coach este un dispozitiv embedded care ajuta utilizatorul sa exerseze intonatia vocala. Dispozitivul reda o nota muzicala de referinta folosind un buzzer pasiv, capteaza vocea utilizatorului printr-un microfon analogic cu amplificare, analizeaza semnalul audio folosind algoritmul Goertzel si ofera feedback in timp real: nota cantata este prea joasa (LOW), corecta (OK) sau prea inalta (HIGH).

Ideea a pornit de la nevoia unui instrument simplu si accesibil pentru incepatorii in muzica, care sa permita exersarea intonatiei fara a depinde de un smartphone sau conexiune la internet. Spre deosebire de aplicatiile generale de tuning, acest dispozitiv este construit special pentru antrenament vocal pe un set restrans de note (A2-A3), ceea ce il face fezabil pe hardware cu resurse limitate.

Repository GitHub: https://github.com/ciprianmunteanu1/vocal-coach

Sistemul este organizat in urmatoarele module:

Module hardware:

• Intrare audio — microfon MAX4466 capteaza vocea utilizatorului, iesirea analogica conectata la ADC-ul Arduino
• Iesire audio — buzzer pasiv reda nota de referinta prin PWM
• Feedback vizual — modul LED semafor (rosu/galben/verde)
• Afisaj — OLED 128×64 I2C afiseaza starea sistemului, nota tinta si rezultatul
• Intrare utilizator — 3 butoane (START/NEXT/BACK) si potentiometru pentru selectarea notei tinta

Module software:

• Masina de stari — IDLE → PLAY_NOTE → LISTEN_ANALYZE → RESULT
• Esantionare ADC — citire microfon pe ADC0 si potentiometru pe ADC1
• Motor Goertzel contextual — compara nota tinta cu vecinii sai inferior si superior
• Validare semnal — detectie amplitudine prea mica si clipping
• Logica feedback — decide LOW, OK, HIGH, NO SIG sau LOUD

Interactiunea modulelor: Utilizatorul selecteaza nota tinta cu potentiometrul. La apasarea START, Arduino reda nota pe buzzer, apoi intra intr-o fereastra de ascultare in care ADC-ul esantioneaza microfonul. Algoritmul Goertzel contextual proceseaza semnalul in mod streaming si compara energia pentru nota tinta, nota inferioara si nota superioara. Rezultatul este afisat pe OLED si prin modulul LED.

Schema electrica prezinta conexiunile dintre Arduino Nano si modulele externe. Microfonul MAX4466 este conectat la intrarea analogica A0, potentiometrul la A1, OLED-ul foloseste magistrala I2C prin pinii A4/SDA si A5/SCL, iar buzzerul pasiv este controlat de pe pinul D9.

In varianta finala, buzzerul este comandat printr-un tranzistor NPN pentru a evita solicitarea directa a pinului microcontrollerului. Pentru primele teste, buzzerul poate fi conectat temporar direct intre D9 si GND, dar varianta cu tranzistor este preferata pentru montajul final.

Butoanele sunt conectate intre pini digitali si GND, urmand sa fie citite in software folosind rezistentele interne de pull-up ale microcontrollerului. Modulul LED semafor este controlat prin trei pini digitali separati, cate unul pentru fiecare culoare.

Dispozitivul este alimentat prin portul USB al placii Arduino Nano, de la laptop sau de la un power bank de 5V. Alimentarea prin USB este suficienta pentru versiunea curenta a proiectului, deoarece modulele folosite au consum redus: microfonul MAX4466, OLED-ul, buzzerul pasiv si modulul LED semafor.

Toate modulele folosesc masa comuna (GND). Alimentarea de 5V este distribuita catre microfon, OLED, potentiometru, modul LED si buzzer.

Pentru reducerea zgomotului pe alimentare, se folosesc condensatori de filtrare intre 5V si GND. Condensatorul electrolitic de 10uF ajuta la stabilizarea alimentarii, iar un condensator ceramic de 100nF poate fi adaugat langa microfon pentru decuplare locala.

Implementarea finala este realizata in PlatformIO, in C bare-metal pentru Arduino Nano cu microcontroller ATmega328P la 16 MHz. Proiectul nu foloseste framework-ul Arduino si nu depinde de biblioteci externe precum Wire, Adafruit_GFX sau Adafruit_SSD1306. Functionalitatile necesare sunt implementate direct prin registrele microcontrollerului.

Codul este impartit modular:

Aplicatia este organizata in patru stari principale:

Butoanele au urmatorul comportament:

• START porneste testul pentru nota selectata curent.
• NEXT alege o nota aleatoare diferita, ca mod de challenge.
• BACK revine la nota redata anterior.

Butoanele sunt conectate intre pin si GND si sunt citite cu rezistentele interne de pull-up ale microcontrollerului. Astfel, un buton apasat este citit ca LOW. Pentru evitarea declansarilor multiple, se foloseste detectie pe front si debounce de 180 ms.

Implementarea foloseste direct perifericele microcontrollerului:

• GPIO: registrele DDRD, PORTD si PIND configureaza butoanele si LED-urile.
• ADC: ADC0 / A0 citeste microfonul MAX4466, iar ADC1 / A1 citeste potentiometrul.
• Timer0: functioneaza in mod CTC si genereaza un tick de 1 ms.
• Timer1: genereaza semnalul pentru buzzer pe D9 / PB1 / OC1A.
• USART0: inlocuieste Serial Monitor din Arduino si afiseaza informatii de debug.
• TWI/I2C: controleaza OLED-ul SSD1306 pe pinii A4/SDA si A5/SCL.

Pentru buzzer, Timer1 este configurat in mod CTC cu toggle pe OC1A. Frecventa este determinata de valoarea OCR1A, calculata cu formula:

OCR1A = F_CPU / (2 * prescaler * frecventa) - 1

Pentru ADC se foloseste referinta AVcc, deoarece semnalele analogice sunt in intervalul 0-5V. Conversia este pe 10 biti, suficienta pentru selectarea notei cu potentiometrul si pentru estimarea amplitudinii semnalului de la microfon.

Pentru analiza audio se foloseste algoritmul Goertzel. In loc sa se realizeze o detectie generala de pitch sau o transformata FFT, proiectul foloseste o abordare contextuala. Pentru fiecare nota tinta, sunt analizate doar trei frecvente:

• nota de sub tinta — LOW
• nota tinta — OK
• nota de peste tinta — HIGH

Aceasta abordare este potrivita pentru ATmega328P, deoarece reduce memoria necesara si numarul de calcule. Algoritmul proceseaza semnalul in mod streaming, fara a salva un buffer audio mare in SRAM.

Gama folosita pentru antrenament este adaptata pentru bass-bariton:

A2, B2, C3, D3, E3, F3, G3, A3

Intern, lista contine si o nota sub gama si una peste gama:

G2, A2, B2, C3, D3, E3, F3, G3, A3, B3

Astfel, pentru fiecare nota tinta se poate compara energia notei inferioare, a notei corecte si a notei superioare.

Semnalul microfonului MAX4466 este centrat in jurul valorii de mijloc a ADC-ului, aproximativ 519. Componenta continua este eliminata printr-un tracker lent al centrului semnalului. Ferestrele cu amplitudine prea mica sunt tratate ca lipsa de semnal, iar ferestrele care ating valorile extreme ale ADC-ului sunt marcate ca fiind clipping.

Analiza ruleaza pe mai multe ferestre audio. Fiecare fereastra valida voteaza LOW, OK sau HIGH. Rezultatul final este ales prin vot majoritar. Daca votul este prea apropiat, rezultatul este marcat ca neclar in loc sa se forteze o decizie gresita.

OLED-ul SSD1306 este controlat printr-un driver propriu minimal, folosind TWI/I2C. Pentru economie de memorie, nu se foloseste un framebuffer complet de 1024 bytes. Textul este scris direct pe paginile display-ului, folosind un font 5×7 stocat in PROGMEM.

OLED-ul afiseaza doar informatiile esentiale: starea sistemului, nota tinta si rezultatul. Informatiile detaliate, precum amplitudinea, voturile si energiile Goertzel, sunt trimise prin USART.

Proiectul final este functional pe Arduino Nano cu ATmega328P, fara framework-ul Arduino. Au fost integrate toate modulele: butoane, potentiometru, microfon MAX4466, buzzer, LED-uri si OLED SSD1306.

Dispozitivul permite selectarea unei note tinta din gama A2-A3, reda nota pe buzzer, apoi analizeaza semnalul audio captat de microfon. Feedback-ul este afisat pe OLED si prin LED-uri: rosu pentru LOW, verde pentru OK, galben pentru HIGH, rosu + galben pentru rezultat neclar si toate LED-urile pentru semnal prea puternic.

Validarea a fost facuta treptat: GPIO, ADC, buzzer cu Timer1, Goertzel prin USART, OLED prin TWI/I2C si integrarea finala. Proiectul a fost testat cu voce.

Utilizarea finala de resurse este:

Proiectul demonstreaza implementarea unui sistem embedded de antrenament vocal folosind direct perifericele ATmega328P: GPIO, ADC, timere, USART si TWI/I2C.

Algoritmul Goertzel contextual s-a dovedit potrivit pentru hardware-ul folosit, deoarece compara doar nota tinta cu vecinii sai si evita costul unei detectii complete de pitch. Driverul OLED text-only, fara framebuffer complet, a redus consumul de SRAM si a permis rularea stabila pe Arduino Nano.

Limitarea principala este ca sistemul nu functioneaza ca tuner vocal general, ci ca antrenor pentru o gama restransa de note. Pentru scopul proiectului, aceasta abordare este suficienta si eficienta.

Repository GitHub: https://github.com/ciprianmunteanu1/vocal-coach

Repository-ul proiectului contine:

• codul sursa PlatformIO;
• fisierele C si header pentru modulele software;
• schema electrica;
• documentatia proiectului.

Resurse Hardware:

• ATmega328P Datasheet — Microchip
• MAX4465-MAX4469 Datasheet — Analog Devices / Maxim Integrated
• SSD1306 Datasheet — Solomon Systech
• Arduino Nano Hardware Documentation — Arduino

Resurse Software:

• Goertzel Algorithm