由 C++ 实现的 Onset Detection 算法，可用于识别歌曲内的节拍点。
目前算法版本为 v1.0，处于测试阶段，仅可识别 wav 格式的歌曲。通过测试的 wav 格式有: 44100Hz 16bit，不保证其他格式能够正常运行。
参考代码 (即 main.cpp) 可以实现识别歌曲节拍点并输出为 BanG Dream! 格式的谱面文件，目前版本仅支持输出蓝键。
编译使用 GNU G++，不需要任何额外参数及依赖文件。
具体使用：
wavfile::open(const char*): 打开一个 wav 文件，括号内参数为文件路径。
wavfile::waveChannel(): 将 wav 文件内的数据转化为浮点数据。
wavfile::getSpectrum(int): 以传入的参数为目标频率，使用 STFT 算法将歌曲时域转化为频域。
wavfile::beatDetection(): 根据频域数据，识别歌曲的节拍点。
wavfile::beatSize: 识别到的节拍点个数。
wavfile::beats: 识别到的节拍点的时间信息，该信息除以传入的目标频率极为该节拍点的出现时间。
wavfile::averageSize: 差分处理时要取平均值的数据范围。
wavfile::multiplier: 差分处理时平均值扩增倍数，数值越大最后得到的节拍点越少。
wavfile::limit: 识别节拍点时的识别限制，大于该限制的节拍点才会被识别。
经测试，当 multiplier 为 1 时，一首三分钟的歌曲能识别出 2800 个节拍点，而为 1.5 时，仅能识别出 700 个节拍点。
一个 40MB 的 wav 文件计算时占用运行内存大小 150MB，请合理分配您的运行内存。