Question

我正在使用智能手机中的麦克风进行一些声音分析。因此我正在录制声音并对其进行FFT。之后我打印我的价值观。

我使用低通滤波器来切断200hz以上的所有内容。

  for (int i = 0; i < blockSize; i++){
     //  lowpass filter before analyzing, possibility to cut frequencies above
      int cutFreqFilterLowPass = 200 ; // lowpass frequency
      int    cutFreqBandPass=600;
     for (int ii = 0; ii < audioDataDoubles.length; ii += 2) {


     //  if (ii < (((cutFreqBandPass - 100) * (audioDataDoubles.length/2)) / SAMPLING_RATE)*2 ||     
  ii > (((cutFreqBandPass + 100) * (audioDataDoubles.length/2)) / SAMPLING_RATE)*2){

         if (ii > ((cutFreqFilterLowPass * (audioDataDoubles.length/2)) / SAMPLING_RATE)*2){

            audioDataDoubles[ii] = audioDataDoubles[ii + 1] = 0.0;}
 //        audioDataDoubles_copy[ii]=audioDataDoubles[ii];
 //        System.out.println("gecutteter Frequenzbereich        "+audioDataDoubles[ii]);


  }


    }

但现在，当我吹口哨时，我会在第一个箱子里得到价值......为什么会这样？

  for (int i = 0; i < blockSize; i++) {
        // real is stored in first part of array
        re[i] = audioDataDoubles[i * 2];
        // imaginary is stored in the sequential part
        im[i] = audioDataDoubles[(i * 2) + 1];
        // magnitude is calculated by the square root of (imaginary^2 + real^2)
        magnitude[i] = Math.sqrt((re[i] * re[i]) + (im[i] * im[i]));
    }

我很想知道1-2的价值观。前两个箱中的东西大约在40-80和80-120赫兹之间。

我曾经把第一个垃圾箱归零了？这有用吗？

这是正常的还是我的FFT无法正常工作？

似乎没有理由为什么我在那里得到价值......

Answer 1

两件事：

如果是低质量的麦克风或音频接口，或者存在高干扰（例如地面嗡嗡声[虽然可能不适用于移动设备]，低质量PCB，信号中实际上可能存在低频噪声设计，附近的干扰源）。然而，你所看到的非常准确地表达了你的信号：
FFT有时会包含与源信号样本端点差异相关的其他频率成分。 FFT本质上假设您的输入块是一个循环，如果它没有干净地循环，您可能希望看到其他组件。例如，如果在某个纯正弦波信号的中间采用任意块，相位偏移可能需要在FFT中存在其他频率分量，以便精确地表示异相信号。

为了对抗＃2，通常的方法是使用window functions，它用于修改输入信号以减少突然的边界效应。在块的边缘。在最基本的情况下，窗口函数可以是块开始时的简单线性淡入淡出，并且在块的结尾处淡出（但这是一个非常粗略的函数）。您选择的窗口功能将影响FFT的频率响应（通常，频率分析应用程序将为用户提供窗口函数选择，以便可以在运行中选择最适合给定情况的窗口函数）。查看this page以获得更好的概述并撰写。

该页面中一个很好的相关模糊和图形：

记录终点的突然不连续性产生原始信号中不存在的频率分量，这在FFT中引入了频谱泄漏。通过研究采样信号是正弦波的情况可以理解这一点：

顺便说一下，基于FFT的滤波器实现起来可能很棘手，因为在窗口化时会丢失一些信息，并且在去除FFT频率分量后，必须进行块的重叠和交叉衰落以消除块之间的可听边界（可以改变信号的相位和DC偏移。延迟也可能是一个问题，具体取决于所需的FFT分辨率。

如果您要做的只是将固定过滤器应用于音频，您可能需要查看FIR filters。它们高效且易于实施。有许多简单的FIR滤波器设计工具可供选择，其中许多都是免费的。

Answer 2

录制现场音频时，通常会有环境噪声基底（室内噪音和/或热噪声层）。这种噪声通常是宽频谱的，因此可以出现在所有FFT频段中。您可以在安静时间记录噪声级别，计算此噪声的统计数据，并且只有在FFT结果箱中的某些内容高于某个统计阈值（3 sigma或某些此类值）时才会认为它是有效的。

任何冲动，无论是哨子开始时的咔哒声还是低音鼓都是广谱的，因此也可以出现在所有的箱子里。

窗口瞬态也可以通过将实时音频馈送到任何有限长度FFT所涉及的矩形窗口产生，并且这也可以在FFT宽度中不完全周期性的任何频率内容的所有频段中产生一些噪声。钟形窗口（von Hann，et.al。）将有助于减少这种伪影。 FFT输入中的调制DC偏移也可以在FFT结果中产生低频噪声。计算和减去任何DC偏移也有助于减少这种伪影。

低音哨声？

2 个答案: