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我在左右声道上都有一个原始的.wav文件,其频率分别为18kHz和19kHz。
我还有另一个过滤的.wav文件,它使用带通滤波器的IIR滤波器对18kHz-20kHz进行滤波。
如何检测两者之间的差异?与之类似,如何检查通过过滤器实现的音频是否已成功过滤?
我正在使用找到的库https://github.com/ddf/Minim/blob/master/src/ddf/minim/effects/BandPass.java https://github.com/DASAR/Minim-Android/blob/master/src/ddf/minim/effects/IIRFilter.java
以下是与过滤相关的代码。
float[][] deinterleaveData(float[] samples, int numChannels) {
// assert(samples.length() % numChannels == 0);
int numFrames = samples.length / numChannels;
float[][] result = new float[numChannels][];
for (int ch = 0; ch < numChannels; ch++) {
result[ch] = new float[numFrames];
for (int i = 0; i < numFrames; i++) {
result[ch][i] = samples[numChannels * i + ch];
}
}
return result;
}
float[] interleaveData(float[][] data) {
int numChannels = data.length;
int numFrames = data[0].length;
float[] result = new float[numFrames*numChannels];
for (int i = 0; i < numFrames; i++) {
for (int ch = 0; ch < numChannels; ch++) {
result[numChannels * i + ch] = data[ch][i];
}
}
return result;
}
/**
* Convert byte[] raw audio to 16 bit int format.
* @param rawdata
*/
private int[] byteToShort(byte[] rawdata) {
int[] converted = new int[rawdata.length / 2];
for (int i = 0; i < converted.length; i++) {
// Wave file data are stored in little-endian order
int lo = rawdata[2*i];
int hi = rawdata[2*i+1];
converted[i] = ((hi&0xFF)<<8) | (lo&0xFF);
}
return converted;
}
private float[] byteToFloat(byte[] audio) {
return shortToFloat(byteToShort(audio));
}
/**
* Convert int[] audio to 32 bit float format.
* From [-32768,32768] to [-1,1]
* @param audio
*/
private float[] shortToFloat(int[] audio) {
float[] converted = new float[audio.length];
for (int i = 0; i < converted.length; i++) {
// [-32768,32768] -> [-1,1]
converted[i] = audio[i] / 32768f; /* default range for Android PCM audio buffers) */
}
return converted;
}
private void writeAudioDataToFile() throws IOException {
int read = 0;
byte data[] = new byte[bufferSize];
String filename = getTempFilename();
FileOutputStream os = null;
FileOutputStream rs = null;
try {
os = new FileOutputStream(filename);
rs = new FileOutputStream(getFilename().split(".wav")[0] + ".txt");
} catch (FileNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
if (null != os) {
BandPass bandpass = new BandPass(19000,2000,44100);
while (isRecording) {
// decode and deinterleave stereo 16-bit per sample data
float[][] signals = deinterleaveData(byteToFloat(data), 2);
// filter data samples, updating the buffers with the filtered samples.
bandpass.process(signals[0], signals[1]);
// recombine signals for playback
audioTrack.write(interleaveData(signals), 0, count, WRITE_NON_BLOCKING);
// audioTrack.write(data, 0, count);
read = recorder.read(data, 0, bufferSize);
if (AudioRecord.ERROR_INVALID_OPERATION != read) {
try {
os.write(data);
rs.write(data);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
try {
os.close();
rs.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
最佳答案
您可以使用两种技术来测量滤波器的频率响应。
第一种方法是使用各种频率的纯正弦波运行滤波器,然后测量输出的幅度。例如,生成1kHz的峰值振幅为1.0的音频,然后运行滤波器。然后查看输出。如果输出是振幅的一半,则可以说滤波器在1kHz处具有6dB的衰减。如果您对足够的频率执行此操作,则可以绘制频率响应,其中x轴为频率,y轴为输出电平。但是,这是一种非常粗糙的方法,需要很多点才能获得详细的细节。同样,在更改频率之后,您将需要跳过一些输出,以避免查看 transient 。
另一种方法是测量滤波器的脉冲响应。为此,您可以输入一个信号,该信号具有一个1.0,后跟零。对冲激响应进行FFT将获得频率响应。不过,您需要注意向过滤器提供足够的样本,以使脉冲消失。您可以通过查看输出样本并确定样本何时衰减到零来解决这一问题。
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