之前,我问过关于 Get frequency wav audio using FFT and Complex class 的问题,
在那里,我需要从 AudioRecord 输入计算 FFT 值 --> 来自麦克风,我以某种方式设法获得了 FFT 值...
现在我需要从我之前保存的 *.wav 音频文件计算 FFT 值, 我将音频保存在项目“res”文件夹内的“raw”文件夹中
我仍然使用相同的 FFT 类:http://www.cs.princeton.edu/introcs/97data/FFT.java
与之配套的复杂类:http://introcs.cs.princeton.edu/java/97data/Complex.java.html
我使用此方法从我的原始文件夹中读取音频文件,然后我调用方法 calculateFFT 来处理它
private static final int RECORDER_BPP = 16;
private static final int RECORDER_SAMPLERATE = 44100;
private static final int RECORDER_CHANNELS = AudioFormat.CHANNEL_IN_STEREO;
private static final int RECORDER_AUDIO_ENCODING = AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT;
private void asli(){
int counter = 0;
int data;
InputStream inputStream = getResources().openRawResource(R.raw.b1);
DataInputStream dataInputStream = new DataInputStream(inputStream);
List<Integer> content = new ArrayList<Integer>();
try {
while ((data = dataInputStream.read()) != -1) {
content.add(data);
counter++; }
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();}
int[] b = new int[content.size()];
int cont = 0;
byte[] audio = convertArray(b);
}
转字节的方法
public byte[] convertArray(int[] array) {
int minBufferSize = AudioTrack.getMinBufferSize(RECORDER_SAMPLERATE,RECORDER_CHANNELS,RECORDER_AUDIO_ENCODING);
AudioTrack audioTrack = new AudioTrack(AudioManager.STREAM_MUSIC,RECORDER_SAMPLERATE,RECORDER_CHANNELS,RECORDER_AUDIO_ENCODING,minBufferSize, AudioTrack.MODE_STREAM);
byte[] newarray = new byte[array.length];
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
newarray[i] = (byte) ((array[i]) & 0xFF); }
absNormalizedSignal = calculateFFT(newarray);
return newarray;
}
这是CalculateFFT方法
public double[] calculateFFT(byte[] signal)
{
final int mNumberOfFFTPoints =1024;
double mMaxFFTSample;
double temp;
Complex[] y;
Complex[] complexSignal = new Complex[mNumberOfFFTPoints];
double[] absSignal = new double[mNumberOfFFTPoints/2];
for(int i = 0; i < mNumberOfFFTPoints; i++){
temp = (double)((signal[2*i] & 0xFF) | (signal[2*i+1] << 8)) / 32768.0F;
complexSignal[i] = new Complex(temp,0.0);
}
y = FFT.fft(complexSignal);
mMaxFFTSample = 0.0;
mPeakPos = 0;
for(int i = 0; i < (mNumberOfFFTPoints/2); i++)
{
absSignal[i] = Math.sqrt(Math.pow(y[i].re(), 2) + Math.pow(y[i].im(), 2));
if(absSignal[i] > mMaxFFTSample)
{
mMaxFFTSample = absSignal[i];
mPeakPos = i;
}
}
return absSignal;
}
我也使用这种 CalculateFFT 方法来处理来自 AudioRecorder 的音频 --> 那个之前有麦克风输入的方法......我设法从 AudioRecorder 获得值(value),但我未能从我的音频文件获得值(value)......我'我不打算播放音频。我只需要用 FFT 处理它。
我的代码有问题吗?? :o 似乎我无法从 Asli() 方法中获取值(value);但是我不知道哪一部分是错的..
任何帮助将不胜感激... :) 谢谢
最佳答案
我花了一个上午的大部分时间使用我发现的一些 FFT java 代码片段为此编写了一个解决方案......但后来我偶然发现了这个非常棒的谷歌代码项目,它有一堆实用类来做WAV 和 MP3 文件的信号处理任务类似。
https://github.com/Uriopass/audio-analysis 以前 SVN 导出是在此处的 Google 代码上:https://storage.googleapis.com/google-code-archive-source/v2/code.google.com/audio-analysis/source-archive.zip
现在变得异常简单:
WaveDecoder decoder = new WaveDecoder(new FileInputStream(wavFile));
FFT fft = new FFT(1024, wavFileObj.getSampleRate());
现在您可以使用 fft 对象进行各种计算。他们有很多很好的例子,比如生成一个包含光谱通量的列表:
float[] samples = new float[1024];
float[] spectrum = new float[1024 / 2 + 1];
float[] lastSpectrum = new float[1024 / 2 + 1];
List<Float> spectralFlux = new ArrayList<Float>();
while (decoder.readSamples(samples) > 0) {
fft.forward(samples);
System.arraycopy(spectrum, 0, lastSpectrum, 0, spectrum.length);
System.arraycopy(fft.getSpectrum(), 0, spectrum, 0, spectrum.length);
float flux = 0;
for (int i = 0; i < spectrum.length; i++)
flux += (spectrum[i] - lastSpectrum[i]);
spectralFlux.add(flux);
}
我的公司需要一种方法让我分析一些音频,看看是否出现了一些预期的暂停音乐。所以首先我为一个确实有保持音乐的例子生成了一个 WAV 文件。然后我捕获了其中一个没有保持音乐的示例的一些音频。现在剩下的就是对 wav 的频谱通量进行平均,然后我就设置好了。
注意:我不能简单地获取振幅...但是傅里叶变换具有我可以正确使用的频率来进行比较。
我喜欢数学。
关于java - 从音频文件计算 FFT,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17565269/