ピッチを認識して信号を再構築する
音声信号の主となるピッチは従来の信号処理あるいはニューラルネットワークベースのアルゴリズムを使って検出，あるいは追跡することができる．主となるピッチは信号の分析，分類，再構築に使うことができる．この例では，組込みのPitchRecognize関数を使って，検出されたピッチに基づく信号の近似を構築する．
バッハ(Bach)のフーガの録音から始める．
ニューラルネットワークベースの方法を使って，信号のピッチを追跡する．
PitchRecognizeの"SoundNotePitch"特性を使って認識を実行し，欠損値を削除し，別々の音符に適切に分割し，最後に再構築を含むSoundオブジェクトを出力する関数を定義する．
この関数を使って，もとの録音からSoundオブジェクトを再構築する．
PitchRecognizeによって計算されるピッチの情報は完全に記号的なので，SoundNoteで利用可能な任意の楽器を使ってメロディーを再構築することができる．
PitchRecognizeが周波数の離散集合を返すよう強制する．
AudioGeneratorに時系列を与えて発振器周波数を制御する．
最大のサンプル値を追跡するためにAudioLocalMeasurementsを使い，もとの信号からの振幅データを組み込むことによって近似を向上させる．
スペクトログラムをもとのものと比較する．
戯れに主題の最初の提示に対するトーン応答を生成する．最初の音は1/4音，反復進行の残りの部分は1/5音上げる．
生成を繰り返す．
