claudeにBPM検知を実装させたときのログ

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# BPM Detector プロトタイピング実装レポート

## 概要
RectorプロジェクトにおけるリアルタイムBPM検出機能のプロトタイプ実装を行った。当初は単純な低周波数レベル検出を使用していたが、スペクトラムフラックスベースのアプローチに移行し、より正確なBPM検出を実現した。

## 実装の経緯

### 1. 初期実装の問題点
- `audioInput.LevelLow`（時間領域の低周波数フィルタ）を使用
- BPMが150付近で張り付く問題が発生
- ダブルビート検出（実際のBPMの2倍を検出）が頻発

### 2. スペクトラムフラックスベースへの移行
- `audioInput.LogSpectrum`を使用した周波数領域での分析に変更
- 前フレームとのスペクトラム差分（フラックス）を計算
- 低周波数帯域（2-48ビン）に絞ってキックドラムを検出

### 3. パラメータ調整
- **クールダウン時間**: 0.1秒 → 0.4秒（ダブルビート防止）
- **閾値倍率**: 1.3 → 2.0（誤検出を減少）
- **BPM範囲**: 80-160 → 60-180（より広いジャンルに対応）
- **IOIバッファサイズ**: 32 → 64（統計的安定性向上）

### 4. BPM安定化の実装
- 信頼度ベースの更新ロジック
- BPM変化率のチェック（5%以上の変化で更新）
- 近接BPM（±2）を含めた信頼度計算

## 技術的知見

### 成功した点
1. **スペクトラムフラックス**は時間領域のレベル検出より正確
2. **低周波数帯域に絞る**ことでキックドラムを効果的に検出
3. **適切なクールダウン時間**（0.4秒）でダブルビート問題を解決
4. **信頼度ベースの更新**でBPMの急激な変動を防止

### 課題と限界
1. **ジャンル依存性**
   - 4つ打ちのハウス/テクノは良好
   - 2-step、Drum'n'bassなど不規則なキックパターンは苦手
   
2. **パラメータの固定値**
   - 閾値倍率、クールダウン時間が固定
   - 楽曲によって最適値が異なる可能性

3. **単一帯域分析の限界**
   - キックドラムのみに依存
   - スネア、ハイハットの情報を活用していない

## 今後の改善提案

### 1. マルチバンド分析
```
- 低域（< 200Hz）: キックドラム
- 中域（200-2000Hz）: スネア、クラップ
- 高域（> 2000Hz）: ハイハット、シンバル
```
各帯域で独立してオンセットを検出し、統合することでより頑健なビート検出が可能。

### 2. オートコリレーション
- 現在のIOIクラスタリングより数学的に堅牢
- 周期的パターンの検出に優れる
- 不規則なキックパターンにも対応可能

### 3. 適応的パラメータ
- 楽曲の特性に応じて閾値を動的に調整
- ジャンル検出による最適パラメータの選択

### 4. ビート位相の改善
- 現在は最後のオンセットからの経過時間で計算
- ビートグリッドの概念を導入してより正確な位相計算

## 実装上の注意点

1. **Unity特有の制約**
   - `NativeArray`の使用によるメモリ効率
   - 毎フレームのスペクトラム取得はパフォーマンスに影響
   - LASPライブラリの特性を理解する必要

2. **リアルタイム性の確保**
   - 計算量とレイテンシのトレードオフ
   - バッファサイズと応答性のバランス

3. **デバッグとチューニング**
   - Debug.Logによるリアルタイムモニタリングが有効
   - 実際の楽曲での検証が必須

## まとめ

プロトタイプ実装により、スペクトラムフラックスベースのBPM検出の有効性を確認できた。一般的な4つ打ち楽曲では良好な結果を得られたが、より多様なジャンルに対応するにはマルチバンド分析やオートコリレーションなどの高度な手法の導入が必要。

今回の実装は基礎として十分機能するため、用途に応じて段階的に改善していくことを推奨する。