Question

我在智能手机上编写程序（在Android上）它是关于：

通过fft算法分析声音谱
测量声音的强度f = fo（例如fo = 18khz）来自我从上面的分析得到的结果。
使用此强度计算智能手机与声源之间的距离

在fft之后，我得到了两个阵列（真实和图像）。我计算f = 18000hz时的声强（假设18000 hz的声源不变，这样可以更容易地测量声强）。如下：

    if i <= [N/2] then i * SamplingFrequency / N
    if i >= [N/2] then (N-i) * SamplingFrequency / N

因此在频率= 18000hz时，我选择i = 304

    sound intensity  = real_array[304] * real_array[304] + image_array[304] * image_array[304]

然而，实际上，强度变化很大，使得难以测量距离。而且，我不知道如何解释这一点。

此外，我想问你一个问题，我上面测量的强度是用什么单位计算的。

这是我的代码：

一个。 fft算法（我使用fft 512点）

import define.define512;

public class fft {

private static  float[] W_real;
private static float[] W_img;
private static  float[] input_real= new float[512];
private static  float[] input_img;

// input_real1是来自麦克风（智能手机）的值

//输出是声强值

public static void FFT(float[] input_real1, float[] output)
{
    for(int i =0;i<512;i++) input_real[i] = input_real1[i];
    input_img = new float[512];
    W_real = define512.W_IMAG;
    W_img = define512.W_IMAG;
    int[] W_order = define512.ORDER;
    float[] output_real = new float[512], output_img = new float[512];

    fftradix2(0,511);

//重新排序处理反位

    reorder(input_real, input_img, output_real, output_img, W_order, 512);

    for(int i =0;i<512;i++)
    {
        output[i] = sqrt((output_real[i]*output_real[i] + output_img[i]*output_img[i]));
    }


}
private static  void reorder(float[] in_real,float[] in_imag, float[] out_real,float[] out_imag,int[] order,int N){         
    for(int i=0;i<N;i++){
        out_real[i]=in_real[order[i]];
        out_imag[i]=in_imag[order[i]];
    }
}

// fft算法

private static  void fftradix2(int dau,int cuoi)
{
    int check = cuoi - dau;
    if (check == 1)
    {


        input_real[dau] = input_real[dau] + input_real[cuoi];
        input_img[dau] = input_img[dau] + input_img[cuoi];

        input_real[cuoi] = input_real[dau] -2* input_real[cuoi];
        input_img[cuoi] = input_img[dau] -2* input_img[cuoi];


    }
    else
    {
        int index = 512/(cuoi - dau + 1);           
        int tg = (cuoi - dau)/2;
        fftradix2(dau,(dau+tg));
        fftradix2((cuoi-tg),cuoi);
        for(int i = dau;i<=(dau+tg);i++)
        {

             input_real[i] = input_real[i] + input_real[i+tg+1]*W_real[(i-dau)*index] - input_img[i+tg+1]*W_img[(i-dau)*index];
             input_img[i] = input_img[i] + input_real[i+tg+1]*W_img[(i-dau)*index] + input_img[i+tg+1]*W_real[(i%(tg+1))*index];

             input_real[i+tg+1] = input_real[i] -2* input_real[i+tg+1]*W_real[(i-dau)*index] +2* input_img[i+tg+1]*W_img[(i-dau)*index];
             input_img[i+tg+1] = input_img[i] -2* input_real[i+tg+1]*W_img[(i-dau)*index] -2* input_img[i+tg+1]*W_real[(i-dau)*index];

        }
    }
}
    }

湾代码在智能手机中使用麦克风

    NumOverlapSample = 800;
    NumNewSample = 224;
    private static int Fs = 44100; 
    private byte recorderAudiobuffer[] = new byte [1024];
    AudioRecord recorder = new  AudioRecord(AudioSource.MIC, Fs, AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO, AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT, 4096);
    //start recorder
    recorder.startRecording();

    timer.schedule(new task_update(), 1000, 10);
    class task_update extends TimerTask
{
    @Override
    public void run() {
        // TODO Auto-generated method stub

        for(int i=0;i<NumOverlapSample;i++)
             recorderAudiobuffer[i] = recorderAudiobuffer[i+NumNewSample];
        int bufferRead = recorder.read(recorderAudiobuffer,NumOverlapSample,NumNewSample);
        convert.decode(recorderAudiobuffer, N, input);
        fft.FFT(input, output);
    }

和我的秘密https://www.box.com/s/zuppzkicymfsuv4kb65p

感谢所有

Answer 1

在18 kHz时，麦克风类型，位置和方向以及附近声学环境的声音反射将强烈影响声级。

分析光谱后测量声强？

1 个答案: