java - 如何将汉宁函数应用于我的音频样本？

Question

我是一名大学生。我正在为我的最后一年项目开发一个音乐识别系统。根据“基于2-D Chroma的鲁棒音频指纹提取算法”研究论文，我的系统中应该包含以下功能。

捕获音频信号---->成帧窗(汉宁窗)----->FFT----->

高通滤波器----->等等......

我能够编写音频捕获功能的代码，并且我还将 FFT API 应用于代码中。但我对如何将汉宁窗口函数应用到我的代码中感到困惑。请问有人可以帮我实现这个功能吗？告诉我需要在哪里添加这个函数以及如何将其添加到代码中。

这是我的音频捕获代码和应用 FFT 代码:

  private class RecordAudio extends AsyncTask<Void, double[], Void> {
    @Override
    protected Void doInBackground(Void... params) {
        started = true;
        try {
            DataOutputStream dos = new DataOutputStream(
                    new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(
                            recordingFile)));
            int bufferSize = AudioRecord.getMinBufferSize(frequency,
                    channelConfiguration, audioEncoding);
            audioRecord = new AudioRecord(MediaRecorder.AudioSource.MIC,
                    frequency, channelConfiguration, audioEncoding,
                    bufferSize);

            short[] buffer = new short[blockSize];
            double[] toTransform = new double[blockSize];
            long t = System.currentTimeMillis();
            long end = t + 15000;
            audioRecord.startRecording();
            double[] w = new double[blockSize];

            while (started && System.currentTimeMillis() < end) {
                int bufferReadResult = audioRecord.read(buffer, 0,
                        blockSize);
                for (int i = 0; i < blockSize && i < bufferReadResult; i++) {
                    toTransform[i] = (double) buffer[i] / 32768.0;
                    dos.writeShort(buffer[i]);
                }
                // new part
                toTransform = hanning (toTransform);
                transformer.ft(toTransform);
                publishProgress(toTransform);
            }
            audioRecord.stop();
            dos.close();
        } catch (Throwable t) {
            Log.e("AudioRecord", "Recording Failed");
        }
        return null;
    }

这些链接提供汉宁窗算法和代码片段:

WindowFunction.java

Hanning - MATLAB

我使用以下代码将 hanning 函数应用于我的应用程序，它对我有用......

public double[] hanningWindow(double[] recordedData) {

    // iterate until the last line of the data buffer
    for (int n = 1; n < recordedData.length; n++) {
        // reduce unnecessarily performed frequency part of each and every frequency
        recordedData[n] *= 0.5 * (1 - Math.cos((2 * Math.PI * n)
                / (recordedData.length - 1)));
    }
    // return modified buffer to the FFT function
    return recordedData;
}

Answer 1

首先，我认为您应该考虑固定 FFT 长度。如果我正确理解您的代码，您现在正在使用某种最小缓冲区大小也作为 FFT 长度。 FFT 长度对计算的性能和分辨率有巨大影响。

您到 WindowFunction.java 的链接可以为您生成一个数组，该数组的长度应该与您的 FFT 长度相同(我认为在您的情况下是 blockSize )。然后，您应该将缓冲区的每个样本与从数组中具有相同 id 的 WindowFunction 返回的值相乘。

这应该在 FFT 之前完成。