我目前正在创建一个应用程序,它可以从iPhone的麦克风中实时计算出预定义频率(16780‘s)的大小。
我在缓冲区中有声音数据,并尝试使用Goertzel处理它,Goertzel是为此任务设计的算法。Goertzel info。这就是问题开始的地方。
当记录的声音的频率(5000 of )比定义的频率(16780 Of)低得多时,该算法会得到非常积极的结果。事实上,这种结果比记录正确频率的声音时产生的结果要积极得多。
下面是我对goertzel的实现:
double goertzel(unsigned short *sample, int sampleRate, double Freq, int len )
{
double realW = 2.0 * cos(2.0 * M_PI * Freq / sampleRate);
double imagW = 2.0 * sin(2.0 * M_PI * Freq / sampleRate);
double d1 = 0;
double d2 = 0;
int z;
double y;
for (int i = 0; i < len; i++) {
y=(double)(signed short)sample[i] +realW * d1 - d2;
d2 = d1;
d1 = y;
}
double rR = 0.5 * realW *d1-d2;
double rI = 0.5 * imagW *d1-d2;
return (sqrt(pow(rR, 2)+pow(rI,2)))/len;
} /* end function goertzel */下面是我如何检索音频(如果它是相关的
-(void)startListeningWithFrequency:(float)frequency;
{
OSStatus status;
//AudioComponentInstance audioUnit;
AudioComponentDescription desc;
desc.componentType = kAudioUnitType_Output;
desc.componentSubType = kAudioUnitSubType_RemoteIO;
desc.componentFlags = 0;
desc.componentFlagsMask = 0;
desc.componentManufacturer = kAudioUnitManufacturer_Apple;
AudioComponent inputComponent = AudioComponentFindNext(NULL, &desc);
status = AudioComponentInstanceNew( inputComponent, &audioUnit);
checkStatus(status);
UInt32 flag = 1;
status = AudioUnitSetProperty(audioUnit, kAudioOutputUnitProperty_EnableIO, kAudioUnitScope_Input,kInputBus, &flag, sizeof(flag));
checkStatus(status);
AudioStreamBasicDescription audioFormat;
audioFormat.mSampleRate = 44100.00;//44100.00;
audioFormat.mFormatID = kAudioFormatLinearPCM;
audioFormat.mFormatFlags = kAudioFormatFlagIsPacked | kAudioFormatFlagIsSignedInteger;
audioFormat.mFramesPerPacket = 1;
audioFormat.mChannelsPerFrame = 1;
audioFormat.mBitsPerChannel = 16;
// float
audioFormat.mBytesPerPacket = 2;
audioFormat.mBytesPerFrame = 2;
status = AudioUnitSetProperty(audioUnit,
kAudioUnitProperty_StreamFormat,
kAudioUnitScope_Output,
kInputBus,
&audioFormat,
sizeof(audioFormat));
checkStatus(status);
//status = AudioUnitSetProperty(audioUnit,
// kAudioUnitProperty_StreamFormat,
// kAudioUnitScope_Input,
// kOutputBus,
// &audioFormat,
// sizeof(audioFormat));
checkStatus(status);
AURenderCallbackStruct callbackStruct;
callbackStruct.inputProc = recordingCallback;
callbackStruct.inputProcRefCon = self;
status = AudioUnitSetProperty(audioUnit,
kAudioOutputUnitProperty_SetInputCallback,
kAudioUnitScope_Global,
kInputBus, &callbackStruct, sizeof(callbackStruct));
checkStatus(status);
/* UInt32 shouldAllocateBuffer = 1;
AudioUnitSetProperty(audioUnit, kAudioUnitProperty_ShouldAllocateBuffer, kAudioUnitScope_Global, 1, &shouldAllocateBuffer, sizeof(shouldAllocateBuffer));
*/
status = AudioOutputUnitStart(audioUnit);
}
static OSStatus recordingCallback(void *inRefCon,
AudioUnitRenderActionFlags *ioActionFlags,
const AudioTimeStamp *inTimeStamp,
UInt32 inBusNumber,
UInt32 inNumberFrames,
AudioBufferList *ioData) {
AudioBuffer buffer;
buffer.mNumberChannels = 1;
buffer.mDataByteSize = inNumberFrames * 2;
//NSLog(@"%d",inNumberFrames);
buffer.mData = malloc( inNumberFrames * 2 );
// Put buffer in a AudioBufferList
AudioBufferList bufferList;
bufferList.mNumberBuffers = 1;
bufferList.mBuffers[0] = buffer;
OSStatus status;
status = AudioUnitRender(audioUnit,
ioActionFlags,
inTimeStamp,
inBusNumber,
inNumberFrames,
&bufferList);
checkStatus(status);
//double g = calculateGoertzel((const char *)(&bufferList)->mBuffers[0].mData,16789.0,96000.0);
UInt16 *q = (UInt16 *)(&bufferList)->mBuffers[0].mData;
int N = sizeof(q)/sizeof(UInt16);
double Qr,Qi;
double theta = 2.0*M_PI*16780/44100;
double g = goertzel(q,44100,16780,N);
NSLog(@"goertzel:%f", g);
}对于远低于16780 of的频率,这将返回数百个数字,而对于16780 of的频率,将返回更小的数字。
我非常沮丧,如果能帮上忙,我将非常感激。
发布于 2011-03-13 02:23:22
我猜一下:
根据Nyquist-Shannon采样定理,采样率应该至少是您试图测量的频率的两倍。你的也是,但只是勉强而已。44.1 the的采样率是测量22 the信号的外沿。16 the的信号足够接近混叠可能会导致波形分析问题的极限。这里有一张图片来说明我的观点:

所以,我猜你需要更高的采样率。为什么你不试着在算法中运行一个纯16 the的正弦波,看看它是否做得更好?如果测试数据中只有一个频率,那么混叠就不是什么问题了。如果你从正弦波得到更高的响应,那么你可能只需要更高的采样率。
发布于 2011-03-13 03:50:34
看起来Goertzel滤波器中使用的谐振器是单极谐振器的一级近似。这将大大降低每步高相角时的精度和稳定性。使用对trig函数的更好近似的1-bin DFT在如此高的频率下可能工作得更好。
而iPhone麦克风的频率响应可能会以如此高的频率滚动。
添加:
对于1-bin DFT,在你的内部循环中尝试这样做:
d1 += (double)sample[i] * cos(2.0*M_PI*i*Freq/sampleRate);
d2 += (double)sample[i] * sin(2.0*M_PI*i*Freq/sampleRate);然后返回:
dR = d1;
dI = d2;
magnitude = sqrt(dR*dR + dI*dI) / (double)len;注意,对于固定的频率和采样率,可以在音频回调之外预先计算触发函数,并将其保存在数组或查找表中。如果你不做一些这样的优化,在你的音频回调中调用多个双精度超越函数可能会太慢和/或浪费大量的电池电量,但在典型的快速PC上可能会模拟正常。
DFT被定义为作为bin频率Freq的精确整数周期数的长度,但是其它长度将用于包含不同量的所谓的谱“泄漏”和/或扫频误差的近似。滤波器频率响应的宽度将与DFT长度大致成反比。此外,频率越接近Fs/2,DFT需要越长以避免复杂的图像混叠,也许长度为N*Fs/(Fs/2 - Freq)的多个周期将是更好的长度。您可能需要保存或排队采样以获得适当的长度(而不仅仅是使用音频回调给出的缓冲区长度)。
https://stackoverflow.com/questions/5284412
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