Question

我对在cuFFT中转换音频信号感兴趣，以获得创建频谱图所需的数据。在转换之前尝试从float转换为cufftReal时，我似乎丢失了所有音频数据。另外，我不认为我的实际方法对于获得正确的结果是正确的。以下是我到目前为止的情况：

void process_data(float *h_in_data_dynamic, sf_count_t samples, int channels) {
int nSamples = (int)samples;
int DATASIZE = 512;
int batch = nSamples / DATASIZE;

cufftHandle plan;

//this makes the data become all 0's.
cufftReal *d_in_data;
cudaMalloc((void**)&d_in_data, sizeof(cufftReal) * nSamples);
cudaMemcpy(d_in_data, (cufftReal*)h_in_data_dynamic, sizeof(cufftReal) * nSamples, cudaMemcpyHostToDevice);


cufftComplex *data;
cudaMalloc((void**)&data, sizeof(cufftComplex) * nSamples);


cufftComplex *hostOutputData = (cufftComplex*)malloc((DATASIZE / 2 + 1) * batch * sizeof(cufftComplex));

if (cudaGetLastError() != cudaSuccess) {
    fprintf(stderr, "Cuda error: Failed to allocate\n");
    return;
}

int rank = 1;                           // --- 1D FFTs
int n[] = { DATASIZE };                 // --- Size of the Fourier transform
int istride = 1, ostride = 1;           // --- Distance between two successive input/output elements
int idist = DATASIZE, odist = (DATASIZE / 2) + 1; // --- Distance between batches
int inembed[] = { 0 };                  // --- Input size with pitch (ignored for 1D transforms)
int onembed[] = { 0 };                  // --- Output size with pitch (ignored for 1D transforms)

cufftPlanMany(&plan, rank, n,
              inembed, istride, idist,
              onembed, ostride, odist, CUFFT_R2C, batch);

/* Use the CUFFT plan to transform the signal in place. */
if (cufftExecR2C(plan, d_in_data, data) != CUFFT_SUCCESS) {
    fprintf(stderr, "CUFFT error: ExecC2C Forward failed");
    return;
}

cudaMemcpy(hostOutputData, data, (DATASIZE / 2) + 1 * batch * sizeof(cufftComplex), cudaMemcpyDeviceToHost);

for (int i=0; i < batch; i++)
    for (int j=0; j < (DATASIZE / 2 + 1); j++)
        printf("%i %i %f %f\n", i, j, hostOutputData[i*(DATASIZE / 2 + 1) + j].x, hostOutputData[i*(DATASIZE / 2 + 1) + j].y);

cufftDestroy(plan);
cudaFree(data);
cudaFree(d_in_data);
}

Answer 1

我可以看到一些问题。

您应该正确缩进代码以提高可读性。
如果您遇到问题，请进行适当的错误检查。这是一个挑剔，但你没有检查调用cufftPlanMany的返回代码。您还没有对上次cudaMemcpy来电进行正确的错误检查。

这两个分配的大小应该匹配。他们没有：

cudaMalloc((void**)&data, sizeof(cufftComplex) * nSamples);

cufftComplex *hostOutputData = (cufftComplex*)malloc((DATASIZE / 2 + 1) * batch * sizeof(cufftComplex));

上面第二个分配的大小是正确的，并且第一个分配的大小应该重复。

你在这一行中有一个基本错字。你应该在我指明的地方加上括号：

cudaMemcpy(hostOutputData, data, (DATASIZE / 2) + 1 * batch * sizeof(cufftComplex), cudaMemcpyDeviceToHost);
                                ^                  ^

SO expects当您寻求调试帮助时，您提供了MCVE。其他人不负责为您创建main例程并合成数据，并猜测您包含的标题和sf_count_t是什么，以及您要完成的内容一般
您的例行程序未考虑channels。同样我也没有，因为这不是问题。但是，根据数据布局，使用多通道数据可能会对代码产生影响。

当我解决上述问题时，我会得到一些对我有用的东西。

$ cat t621.cu
#include <cufft.h>
#include <math.h>
#include <stdio.h>

#define FFTSIZE 512
#define DEBUG 0

typedef size_t sf_count_t;

void process_data(float *h_in_data_dynamic, sf_count_t samples, int channels) {
  int nSamples = (int)samples;
  int DATASIZE = FFTSIZE;
  int batch = nSamples / DATASIZE;

  cufftHandle plan;

  cufftReal *d_in_data;
  cudaMalloc((void**)&d_in_data, sizeof(cufftReal) * nSamples);
  cudaMemcpy(d_in_data, (cufftReal*)h_in_data_dynamic, sizeof(cufftReal) * nSamples, cudaMemcpyHostToDevice);

  cufftComplex *data;
  cudaMalloc((void**)&data, sizeof(cufftComplex) * batch * (DATASIZE/2 + 1));

  cufftComplex *hostOutputData = (cufftComplex*)malloc((DATASIZE / 2 + 1) * batch * sizeof(cufftComplex));

  if (cudaGetLastError() != cudaSuccess) {
    fprintf(stderr, "Cuda error: Failed to allocate\n");
    return;
  }

  int rank = 1;                           // --- 1D FFTs
  int n[] = { DATASIZE };                 // --- Size of the Fourier transform
  int istride = 1, ostride = 1;           // --- Distance between two successive input/output elements
  int idist = DATASIZE, odist = (DATASIZE / 2) + 1; // --- Distance between batches
  int inembed[] = { 0 };                  // --- Input size with pitch (ignored for 1D transforms)
  int onembed[] = { 0 };                  // --- Output size with pitch (ignored for 1D transforms)

  if(cufftPlanMany(&plan, rank, n,
              inembed, istride, idist,
              onembed, ostride, odist, CUFFT_R2C, batch) != CUFFT_SUCCESS){
    fprintf(stderr, "CUFFT error: Plan failed");
    return;
  }

/* Use the CUFFT plan to transform the signal in place. */
  if (cufftExecR2C(plan, d_in_data, data) != CUFFT_SUCCESS) {
    fprintf(stderr, "CUFFT error: ExecR2C Forward failed");
    return;
  }

  cudaMemcpy(hostOutputData, data, ((DATASIZE / 2) + 1) * batch * sizeof(cufftComplex), cudaMemcpyDeviceToHost);
  if (cudaGetLastError() != cudaSuccess) {
    fprintf(stderr, "Cuda error: Failed results copy\n");
    return;
  }

  float *spectrum = (float *)malloc((DATASIZE/2)*sizeof(float));
  for (int j = 0; j < (DATASIZE/2); j++) spectrum[j] = 0.0f;
  for (int i=0; i < batch; i++)
    for (int j=0; j < (DATASIZE / 2 + 1); j++){
#if DEBUG
        printf("%i %i %f %f\n", i, j, hostOutputData[i*(DATASIZE / 2 + 1) + j].x, hostOutputData[i*(DATASIZE / 2 + 1) + j].y);
#endif
        // compute spectral magnitude
        // note that cufft induces a scale factor of FFTSIZE
        if (j < (DATASIZE/2)) spectrum[j] += sqrt(pow(hostOutputData[i*(DATASIZE/2 +1) +j].x, 2) + pow(hostOutputData[i*(DATASIZE/2 +1) +j].y, 2))/(float)(batch*DATASIZE);
        }
  //assumes Fs is half of FFTSIZE, or we could pass Fs separately
  printf("Spectrum\n Hz:   Magnitude:\n");
  for (int j = 0; j < (DATASIZE/2); j++) printf("%.3f %.3f\n", j/2.0f, spectrum[j]);

  cufftDestroy(plan);
  cudaFree(data);
  cudaFree(d_in_data);
}

int main(){

  const int nsets = 20;
  const float sampling_rate = FFTSIZE/2;
  const float amplitude = 1.0;
  const float fc1 = 6.0;
  const float fc2 = 4.5;
  float *my_data;

  my_data = (float *)malloc(nsets*FFTSIZE*sizeof(float));
  //generate synthetic data that is a mix of 2 sine waves at fc1 and fc2 Hz
  for (int i = 0; i < nsets*FFTSIZE; i++)
    my_data[i] = amplitude*sin(fc1*(6.283/sampling_rate)*i)
               + amplitude*sin(fc2*(6.283/sampling_rate)*i);

  process_data(my_data, nsets*FFTSIZE, 1);
  return 0;
}


$ nvcc -arch=sm_20 -o t621 t621.cu -lcufft
$ ./t621
 Hz:   Magnitude:
0.000 0.000
0.500 0.000
1.000 0.000
1.500 0.000
2.000 0.000
2.500 0.000
3.000 0.000
3.500 0.000
4.000 0.000
4.500 0.500
5.000 0.000
5.500 0.000
6.000 0.500
6.500 0.000
7.000 0.000
7.500 0.000
8.000 0.000
8.500 0.000
9.000 0.000
9.500 0.000
10.000 0.000
10.500 0.000
11.000 0.000
11.500 0.000
12.000 0.000
12.500 0.000
13.000 0.000
13.500 0.000
14.000 0.000
14.500 0.000
15.000 0.000
15.500 0.000
16.000 0.000
16.500 0.000
17.000 0.000
17.500 0.000
18.000 0.000
18.500 0.000
19.000 0.000
19.500 0.000
20.000 0.000
20.500 0.000
21.000 0.000
21.500 0.000
22.000 0.000
22.500 0.000
23.000 0.000
23.500 0.000
24.000 0.000
24.500 0.000
25.000 0.000
25.500 0.000
26.000 0.000
26.500 0.000
27.000 0.000
27.500 0.000
28.000 0.000
28.500 0.000
29.000 0.000
29.500 0.000
30.000 0.000
30.500 0.000
31.000 0.000
31.500 0.000
32.000 0.000
32.500 0.000
33.000 0.000
33.500 0.000
34.000 0.000
34.500 0.000
35.000 0.000
35.500 0.000
36.000 0.000
36.500 0.000
37.000 0.000
37.500 0.000
38.000 0.000
38.500 0.000
39.000 0.000
39.500 0.000
40.000 0.000
40.500 0.000
41.000 0.000
41.500 0.000
42.000 0.000
42.500 0.000
43.000 0.000
43.500 0.000
44.000 0.000
44.500 0.000
45.000 0.000
45.500 0.000
46.000 0.000
46.500 0.000
47.000 0.000
47.500 0.000
48.000 0.000
48.500 0.000
49.000 0.000
49.500 0.000
50.000 0.000
50.500 0.000
51.000 0.000
51.500 0.000
52.000 0.000
52.500 0.000
53.000 0.000
53.500 0.000
54.000 0.000
54.500 0.000
55.000 0.000
55.500 0.000
56.000 0.000
56.500 0.000
57.000 0.000
57.500 0.000
58.000 0.000
58.500 0.000
59.000 0.000
59.500 0.000
60.000 0.000
60.500 0.000
61.000 0.000
61.500 0.000
62.000 0.000
62.500 0.000
63.000 0.000
63.500 0.000
64.000 0.000
64.500 0.000
65.000 0.000
65.500 0.000
66.000 0.000
66.500 0.000
67.000 0.000
67.500 0.000
68.000 0.000
68.500 0.000
69.000 0.000
69.500 0.000
70.000 0.000
70.500 0.000
71.000 0.000
71.500 0.000
72.000 0.000
72.500 0.000
73.000 0.000
73.500 0.000
74.000 0.000
74.500 0.000
75.000 0.000
75.500 0.000
76.000 0.000
76.500 0.000
77.000 0.000
77.500 0.000
78.000 0.000
78.500 0.000
79.000 0.000
79.500 0.000
80.000 0.000
80.500 0.000
81.000 0.000
81.500 0.000
82.000 0.000
82.500 0.000
83.000 0.000
83.500 0.000
84.000 0.000
84.500 0.000
85.000 0.000
85.500 0.000
86.000 0.000
86.500 0.000
87.000 0.000
87.500 0.000
88.000 0.000
88.500 0.000
89.000 0.000
89.500 0.000
90.000 0.000
90.500 0.000
91.000 0.000
91.500 0.000
92.000 0.000
92.500 0.000
93.000 0.000
93.500 0.000
94.000 0.000
94.500 0.000
95.000 0.000
95.500 0.000
96.000 0.000
96.500 0.000
97.000 0.000
97.500 0.000
98.000 0.000
98.500 0.000
99.000 0.000
99.500 0.000
100.000 0.000
100.500 0.000
101.000 0.000
101.500 0.000
102.000 0.000
102.500 0.000
103.000 0.000
103.500 0.000
104.000 0.000
104.500 0.000
105.000 0.000
105.500 0.000
106.000 0.000
106.500 0.000
107.000 0.000
107.500 0.000
108.000 0.000
108.500 0.000
109.000 0.000
109.500 0.000
110.000 0.000
110.500 0.000
111.000 0.000
111.500 0.000
112.000 0.000
112.500 0.000
113.000 0.000
113.500 0.000
114.000 0.000
114.500 0.000
115.000 0.000
115.500 0.000
116.000 0.000
116.500 0.000
117.000 0.000
117.500 0.000
118.000 0.000
118.500 0.000
119.000 0.000
119.500 0.000
120.000 0.000
120.500 0.000
121.000 0.000
121.500 0.000
122.000 0.000
122.500 0.000
123.000 0.000
123.500 0.000
124.000 0.000
124.500 0.000
125.000 0.000
125.500 0.000
126.000 0.000
126.500 0.000
127.000 0.000
127.500 0.000
$

指示的光谱在4.5Hz和6.0Hz处出现尖峰，正如我们所预期的那样，基于合成输入数据的组成。请注意，问题似乎不是关于光谱计算的机制，我不是那方面的专家。目的是生成一组输出数据，以便我们轻松验证结果。我并不是说这种光谱计算对任何特定目的都有用，或根据任何数学校正。这里的目的是根除代码中潜在的cuda错误。

作为附加注释，您的代码设置为对任意长度的输入数据集大小进行分段FFT（根据您对batch的使用情况，我的解释）。这就是我如何制作我的结果。我认为这是一件合理的事情，但是对于你的特定用例是否合理，我不知道。

CUDA：如何在cuFFT中使用浮动音频数据？

1 个答案: