Question

我知道有人问过这个问题，但没有明确的答案。因此，我在这里找到了一些示例：FFT spectrum analysis 在哪里可以使用FFT类

转换双精度数组

RealDoubleFFT transformer;
int blockSize= */2048;
short[] buffer = new short[blockSize];
double[] toTransform = new double[blockSize];
         bufferReadResult = audioRecord.read(buffer, 0, blockSize);

                            for (int i = 0; i < blockSize && i < bufferReadResult; i++) {
                                toTransform[i] = (double) buffer[i] / 32768.0; // signed 16 bit
                            }

                            transformer.ft(toTransform);

所以现在我不知道如何获得频率

我写了这样的方法：

public static int calculateFFTFrequency(double[] audioData){
    float  sampleRate = 44100;
    int numSamples = audioData.length;
    double max = Double.MIN_VALUE;
    int index = 0;
    for (int i = 0; i< numSamples -1; i++){
        if (audioData[i] > max) {
            max = audioData[i];
            index = i;
        }
    }
    float freq = (sampleRate / (float) numSamples * (float) index) * 2F;
    return (int)freq;
}

我尝试实现一个公式，但是它并没有给我带来任何好处-一些通配符

我也尝试过零过关：

 public static int calculateFrequency(short [] audioData){

        int sampleRate = 44100;
        int numSamples = audioData.length;
        int numCrossing = 0;
        for (int p = 0; p < numSamples-1; p++)
        {
            if ((audioData[p] > 0 && audioData[p + 1] <= 0) ||
                    (audioData[p] < 0 && audioData[p + 1] >= 0))
            {
                numCrossing++;
            }
        }

        float numSecondsRecorded = (float)numSamples/(float)sampleRate;
        float numCycles = numCrossing/2;
        float frequency = numCycles/numSecondsRecorded;

        return (int)frequency;
    }

但是在零通过方法中，如果我在钢琴上弹“ A”音符，它会向我显示430一段时间（接近A），然后在声音消失时开始显示一些通配数字-800+，1000+，等

有人可以帮助我如何从麦克风中获得更多或更少的实际频率吗？

Answer 1

您应该使用生成的流而不是麦克风来测试解决方案，然后测试检测到的频率是否符合您的期望。然后，您可以对麦克风进行真实生活测试，如果有任何问题，您应该自己分析麦克风收集的数据。您的环境中可能会听不到声音，可能会导致某些奇怪的结果。当声音消失时，可能会出现一些和声，并且这些和声会比基本声音更悦耳。处理来自真实环境的声音时，有很多事情要考虑。

Answer 2

您从钢琴听到的是音高，而不仅仅是频谱频率。它们不是同一件事。音调是一种心理声学现象，更多地取决于周期性，而不仅仅是频谱峰值。裸FFT会报告频谱频率幅度，该频谱频率幅度可能由泛音，谐波和其他伪像组成，并且可能包含也可能不包含基本音调频率。

因此，您可能想使用而不是FFT的是音调检测/估计算法，该算法比仅从FFT中选择峰值幅度要复杂一些。

从Android麦克风获取频率

2 个答案: