Question

我需要对一个简单的wav文件进行频谱分析。我已经做过的事情：

将文件读入字节数组：

ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
byte[] buffer = new byte[1024];
int bytesRead = 0;

while ((bytesRead = audioStream.read(buffer)) != -1) {
    baos.write(buffer, 0, bytesRead);
}

fileByteArray = baos.toByteArray();

然后我将它转换为真实值（双打）。我的样本值存储在double []数组中。

如何对这些样本进行FFT估算+估计基频？

使用JTranforms库我试过这样的事情：

DoubleFFT_1D fft = new DoubleFFT_1D(reader.getSpectrum().getYvalues().length);
double[] x = reader.getSpectrum().getYvalues();
double[] frequencyArray = new double[x.lenght/2];
double[] amplitudeArray = new double[x.lenght/2];
fft.realForward(x);
int i=0;
for (int j = 0; j < x.length-2; j += 2) {
    i++;
    this.frequencyArray[i] = i;
    this.amplitudeArray[i] = Math.sqrt(Math.pow(doub[j],2) + Math.pow(doub[j + 1],2));
}

这是对的吗？

赞赏所有建议;）

Answer 1

你应该使用 autocorrelation ，这可以通过FFT有效地计算：

DoubleFFT_1D fft = new DoubleFFT_1D(reader.getSpectrum().getYvalues().length);
DoubleFFT_1D ifft = new DoubleFFT_1D(reader.getSpectrum().getYvalues().length);

fft.realForward(x);
for (int i = 0; i < x.length/2; i++) {
    x[2*i] = Math.sqrt(Math.pow(x[2*i],2) + Math.pow(x[2*i+1],2));
    x[2*i+1] = 0;
}
ifft.realInverse(x);
for (int i = 1; i < x.length; i++)
    x[i] /= x[0];
x[0] = 1.0;

此代码为您提供了以下值的列表：

x[i]：与i轮换的核心化

因此，例如，如果x[n]的值很高（接近1），则意味着您有一个基本信号周期：n*(1000/sampleRateHz) msecs。这相当于频率：sampleRateHz/(1000*n)

Answer 2

频率数组中的值需要与采样率和FFT的长度相关。

您仍然需要解决确定基频与峰值频率的问题。为此，您可能需要使用音高检测/估算算法，其中有很多（查找有关该主题的研究论文）。

使用FFT进行频谱分析，基频推导

2 个答案: