Question

我正在学习实现Goertzel的算法，以从记录的波形文件中检测DTMF音调。我从here用python实现了一个。它支持以8 kHz和16 kHz采样的音频。我想扩展它以支持以24 kHz，32 kHz和48 kHz采样的音频文件。

从上面链接中获得的代码中，我看到作者已经设置了以下前提条件参数/常量：

self.MAX_BINS = 8
if pfreq == 16000:
    self.GOERTZEL_N = 210
    self.SAMPLING_RATE = 16000
else:
    self.GOERTZEL_N = 92
    self.SAMPLING_RATE = 8000

根据this的文章，在可以做实际的Goertzel之前，其中两个初步计算是：

确定采样率。
选择块大小N

因此，作者已明确将块大小设置为16k采样输入为210，8k采样输入为92。现在，我想了解：

作者如何得出此区块大小？
24k，32k和48k样本的块大小是多少？

Answer 1

块大小决定了频率分辨率/选择性以及收集一个样本块所花费的时间。

检测器的带宽约为 Fs / N ，当然，收集一个块所需的时间为 N / Fs 。

要获得同等的性能，应保持 Fs 和 N 之间的比率大致相同，以使这两个度量保持不变。

但是，将块大小调整为尽可能接近要检测的波长倍数也很重要。基本上，Goertzel算法是计算几个选定DFT箱的快速方法，此调整会将您要查看的频率放在这些箱的中心附近。

根据最后一点对块大小进行优化可能是为什么 Fs / N 与您对8KHz和16Khz采样率的代码不完全相同的原因。

您可以针对您要支持的其他采样率重做此优化，但是实际上，性能将等同于您仅使用 N = 210 * Fs / 16000时已经具有的性能

您可以在此处找到有关块大小选择的详细说明：http://www.telfor.rs/telfor2006/Radovi/10_S_18.pdf

在python中将Goertzel算法扩展到24 kHz，32 kHz和48 kHz

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