- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
我真的很难弄明白这一点。本质上,我试图找出通过麦克风播放的频率。据我了解,我需要暴力破解 Goertzel 算法。所以基本上我只是使用 Goertzel 算法尝试每个频率,直到找到正确的频率。但是,我不明白我实际上是如何知道 Goertzel 算法何时找到正确算法的。有人可以帮助我吗。
主 Activity .java
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
import android.media.AudioFormat;
import android.media.AudioRecord;
import android.media.MediaRecorder;
import android.os.Bundle;
import android.view.View;
import android.widget.Button;
import android.widget.TextView;
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
private Button recordButton;
private TextView result;
private AudioRecord recording;
private static final int RECORDER_SAMPLERATE = 10000;
private static final int RECORDER_CHANNELS = AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO;
private static final int RECORDER_AUDIO_ENCODING = AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT;
int bufferSize = AudioRecord.getMinBufferSize(RECORDER_SAMPLERATE, RECORDER_CHANNELS, RECORDER_AUDIO_ENCODING);
double[] dbSample = new double[bufferSize];
short[] sample = new short[bufferSize];
private int frequency = 0;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
recordButton = findViewById(R.id.recordButton);
result = findViewById(R.id.resultTextView);
recordButton.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
recording = new AudioRecord(MediaRecorder.AudioSource.DEFAULT, RECORDER_SAMPLERATE,
RECORDER_CHANNELS, RECORDER_AUDIO_ENCODING, bufferSize);
recording.startRecording();
int bufferReadResult = recording.read(sample, 0, bufferSize);
for (int j = 0; j < bufferSize && j < bufferReadResult; j++) {
dbSample[j] = (double) sample[j];
goertzel.processSample(dbSample[j]);
}
// Is this correct?
magnitude = Math.sqrt(goertzel.getMagnitudeSquared());
if(magnitude > maxMagnitude){
maxMagnitude = magnitude;
System.out.println("Freq is: " + Integer.toString(frequency));
}
goertzel.resetGoertzel();
frequency += 1;
}
});
}
}
Goertzel.java
public class Goertzel {
private float samplingRate;
private float targetFrequency;
private long n;
private double coeff, Q1, Q2;
private double sine, cosine;
public Goertzel(float samplingRate, float targetFrequency, long inN) {
this.samplingRate = samplingRate;
this.targetFrequency = targetFrequency;
n = inN;
}
public void resetGoertzel() {
Q1 = 0;
Q2 = 0;
}
public void initGoertzel() {
int k;
float floatN;
double omega;
floatN = (float) n;
k = (int) (0.5 + ((floatN * targetFrequency) / samplingRate));
omega = (2.0 * Math.PI * k) / floatN;
sine = Math.sin(omega);
cosine = Math.cos(omega);
coeff = 2.0 * cosine;
resetGoertzel();
}
public void processSample(double sample) {
double Q0;
Q0 = coeff * Q1 - Q2 + sample;
Q2 = Q1;
Q1 = Q0;
}
public double[] getRealImag(double[] parts) {
parts[0] = (Q1 - Q2 * cosine);
parts[1] = (Q2 * sine);
return parts;
}
public double getMagnitudeSquared() {
return (Q1 * Q1 + Q2 * Q2 - Q1 * Q2 * coeff);
}
}
最佳答案
您已经具体询问了暴力破解 Goertzel,所以这里有一个带注释的 JUnit 测试,说明了一种合理的方法:
public class TestGoertzel
{
private float[] freqs;
private Goertzel[] goertzels;
private static final int RECORDER_SAMPLERATE = 10000;
private static final int INPUT_SAMPLES = 256; //Roughly 26 ms of audio. This small array size was
//chosen b/c the number of frequency "bins" is typically related to the number of input samples,
//for engineering applications. If we only check 256 samples of audio, our "DFT" need only include
//128 output "bins". You can resize this to suit, but keep in mind that the processing time will
//increase exponentially.
@Test
public void test()
{
freqs = new float[INPUT_SAMPLES / 2]; //To prevent frequency-domain aliasing, we cannot test for 256 frequencies; only the first 128.
goertzels = new Goertzel[freqs.length];
for(int n = 0; n < freqs.length; ++n)
{
freqs[n] = n * RECORDER_SAMPLERATE / INPUT_SAMPLES; //Determine the frequency of a wave that can fit exactly n cycles in a block of audio INPUT_SAMPLES long.
//Create a Goertzel for each frequency "bin":
goertzels[n] = new Goertzel(RECORDER_SAMPLERATE, freqs[n], INPUT_SAMPLES);
goertzels[n].initGoertzel(); //Might as well create them all at the beginning, then "reset" them as necessary.
}
//This gives you an idea of the quality of output that can be had for a real signal from your
//microphone. The curve is not perfect, but shows the "smearing" characteristic of a wave
//whose frequency does not fall neatly into a single "bin":
testFrequency(1500.0f);
//Uncomment this to see a full unit test:
//for(float freq : freqs)
//{
// testFrequency(freq);
//}
}
private void testFrequency(float freqHz)
{
System.out.println(String.format("Testing input signal of frequency %5.1fHz", freqHz));
short[] audio = generateAudioWave(freqHz, (short) 1000);
short[] magnitudes = detectFrequencies(audio);
for(int i = 0; i < magnitudes.length; ++i)
{
System.out.println(String.format("%5.1fHz: %d", freqs[i], magnitudes[i]));
}
}
private short[] generateAudioWave(float freqHz, short peakAmp)
{
short[] ans = new short[INPUT_SAMPLES];
float w0 = (float) ((2 * Math.PI) * freqHz / RECORDER_SAMPLERATE);
for(int i = 0; i < ans.length; ++i)
{
ans[i] = (short) (Math.sin(w0 * i) * peakAmp);
}
return ans;
}
private short[] detectFrequencies(short[] audio)
{
short[] ans = new short[freqs.length];
for(int i = 0; i < goertzels.length; ++i)
{
Goertzel goertzel = goertzels[i];
goertzel.resetGoertzel();
for(short s : audio)
{
goertzel.processSample((double) s);
}
ans[i] = (short) (Math.sqrt(goertzel.getMagnitudeSquared()) * 2 / INPUT_SAMPLES);
}
return ans;
}
}
基本上,对于您读入的每 256 个音频样本,您都会获取该数组,并将其运行到涵盖您感兴趣的频率的 Goertzels 数组(每个 Goertzel 仅测量一个频率)。这给了你一个输出频谱。您可以根据自己的选择来解释该频谱;我把你的问题理解为“你如何找到输入音频中最响亮的分量的频率?”。在这种情况下,您将搜索 detectFrequencies()
的返回值以获得最大幅度。 freqs
对应的成员就是你的答案。
事实是,您可能不想要 Goertzel,您想要一个 FFT ,由于 FFT 卓越的“计算效率”。由于 Goertzel 的速度稍慢(与 FFT 一样完整地覆盖频谱),您可能无法实时运行此答案。
顺便说一句,我认为在 Android 上不支持 10000 的采样率。
关于java - 如何使用 Goertzel 算法检测频率,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57216412/
滑动窗口限流 滑动窗口限流是一种常用的限流算法,通过维护一个固定大小的窗口,在单位时间内允许通过的请求次数不超过设定的阈值。具体来说,滑动窗口限流算法通常包括以下几个步骤: 初始化:设置窗口
表达式求值:一个只有+,-,*,/的表达式,没有括号 一种神奇的做法:使用数组存储数字和运算符,先把优先级别高的乘法和除法计算出来,再计算加法和减法 int GetVal(string s){
【算法】前缀和 题目 先来看一道题目:(前缀和模板题) 已知一个数组A[],现在想要求出其中一些数字的和。 输入格式: 先是整数N,M,表示一共有N个数字,有M组询问 接下来有N个数,表示A[1]..
1.前序遍历 根-左-右的顺序遍历,可以使用递归 void preOrder(Node *u){ if(u==NULL)return; printf("%d ",u->val);
先看题目 物品不能分隔,必须全部取走或者留下,因此称为01背包 (只有不取和取两种状态) 看第一个样例 我们需要把4个物品装入一个容量为10的背包 我们可以简化问题,从小到大入手分析 weightva
我最近在一次采访中遇到了这个问题: 给出以下矩阵: [[ R R R R R R], [ R B B B R R], [ B R R R B B], [ R B R R R R]] 找出是否有任
我正在尝试通过 C++ 算法从我的 outlook 帐户发送一封电子邮件,该帐户已经打开并记录,但真的不知道从哪里开始(对于 outlook-c++ 集成),谷歌也没有帮我这么多。任何提示将不胜感激。
我发现自己像这样编写了一个手工制作的 while 循环: std::list foo; // In my case, map, but list is simpler auto currentPoin
我有用于检测正方形的 opencv 代码。现在我想在检测正方形后,代码运行另一个命令。 代码如下: #include "cv.h" #include "cxcore.h" #include "high
我正在尝试模拟一个 matlab 函数“imfill”来填充二进制图像(1 和 0 的二维矩阵)。 我想在矩阵中指定一个起点,并像 imfill 的 4 连接版本那样进行洪水填充。 这是否已经存在于
我正在阅读 Robert Sedgewick 的《C++ 算法》。 Basic recurrences section it was mentioned as 这种循环出现在循环输入以消除一个项目的递
我正在思考如何在我的日历中生成代表任务的数据结构(仅供我个人使用)。我有来自 DBMS 的按日期排序的任务记录,如下所示: 买牛奶(18.1.2013) 任务日期 (2013-01-15) 任务标签(
输入一个未排序的整数数组A[1..n]只有 O(d) :(d int) 计算每个元素在单次迭代中出现在列表中的次数。 map 是balanced Binary Search Tree基于确保 O(nl
我遇到了一个问题,但我仍然不知道如何解决。我想出了如何用蛮力的方式来做到这一点,但是当有成千上万的元素时它就不起作用了。 Problem: Say you are given the followin
我有一个列表列表。 L1= [[...][...][.......].......]如果我在展平列表后获取所有元素并从中提取唯一值,那么我会得到一个列表 L2。我有另一个列表 L3,它是 L2 的某个
我们得到二维矩阵数组(假设长度为 i 和宽度为 j)和整数 k我们必须找到包含这个或更大总和的最小矩形的大小F.e k=7 4 1 1 1 1 1 4 4 Anwser是2,因为4+4=8 >= 7,
我实行 3 类倒制,每周换类。顺序为早类 (m)、晚类 (n) 和下午类 (a)。我固定的订单,即它永远不会改变,即使那个星期不工作也是如此。 我创建了一个函数来获取 ISO 周数。当我给它一个日期时
假设我们有一个输入,它是一个元素列表: {a, b, c, d, e, f} 还有不同的集合,可能包含这些元素的任意组合,也可能包含不在输入列表中的其他元素: A:{e,f} B:{d,f,a} C:
我有一个子集算法,可以找到给定集合的所有子集。原始集合的问题在于它是一个不断增长的集合,如果向其中添加元素,我需要再次重新计算它的子集。 有没有一种方法可以优化子集算法,该算法可以从最后一个计算点重新
我有一个包含 100 万个符号及其预期频率的表格。 我想通过为每个符号分配一个唯一(且前缀唯一)的可变长度位串来压缩这些符号的序列,然后将它们连接在一起以表示序列。 我想分配这些位串,以使编码序列的预
我是一名优秀的程序员,十分优秀!