Android：麦克风音量级别（可能）、自动增益、FFT、Butterworth、Audacity答案

【问题标题】：Android: Microphone Volume Level (maybe), Automatic Gain, FFT, Butterworth, AudacityAndroid：麦克风音量级别（可能）、自动增益、FFT、Butterworth、Audacity
【发布时间】：2012-05-12 18:07:00
【问题描述】：

我正在尝试录制赛车的声音并使用 FFT 分析录制的音频并找到引擎频率。如果我只吹口哨，一切正常，我可以看到一个清晰的图表，对应于我的口哨声低和高等等。我为从 FFT 获得的频率与时间的不同幅度创建了一个具有不同颜色的热图。音频是这样录制的：

private class RecordAudio extends AsyncTask<Void, float[], Void> {
        @Override
        protected Void doInBackground(Void... params) {
            try {
            int bufferSize = AudioRecord.getMinBufferSize(sampleRateMain,
                    channelConfiguration, audioEncoding);
            AudioRecord audioRecord = new AudioRecord(
                    MediaRecorder.AudioSource.DEFAULT, sampleRateMain,
                    channelConfiguration, audioEncoding, bufferSize);
            short[] buffer = new short[blockSize];
            audioRecord.startRecording();
            float[] audioData = new float[blockSize];
            try{
            SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd_HHmmss");
            String currentDateandTime = sdf.format(new Date());

            BufferedWriter writer;
            String pathtemp = Environment.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath();
            String filename ="/"+currentDateandTime;
            path = pathtemp +filename;
            writer = new BufferedWriter (new FileWriter(path,false));
            int i2=0;
            while (started) {   
                if(i2==10){                 
                    datastructures tempdata = new datastructures();
                    i2=0;
                    audioRecord.read(buffer, 0, blockSize);         
                    float sum = 0;
                    for (int i = 0; i < blockSize; i++) {
                        audioData[i] = (float) ( buffer[i]);
                        writer.write(audioData[i]+" ");
                            if (audioData[i] <= 0) {
                                audioData[i] = audioData[i] * (-1);
                            }
                            sum = sum + audioData[i];
                    }   
                    writer.newLine();
                    tempdata.freqsum = sum;
                    mainData.add(tempdata);
                }
                i2++;                   
            }
            writer.close();
            }
            catch(IOException e){
                e.printStackTrace();
            }               
            audioRecord.stop();         
        } catch (Throwable t) {
            Log.e(TAG, "Audio recording Failed");
        }
        return null; 
    }
}

所以我将音频数据存储在 SD 卡上。为了减少 i 循环通过 i2 的数据，并且只在 i2=0...10 中记录一次；在应用程序的下一部分中，我让用户剪切一部分音频数据，并仅将这部分加载到一个名为 trimmed 的向量中。然后我对这些频率进行 FFT。但数据中似乎只有过载。

录音时是否可以触发麦克风的自动增益？

如何将录制和保存的音频数据加载到 Audacity 中？（我为原始数据尝试了不同的导入设置，但它似乎不起作用） Here is an example file

我实现了一个巴特沃斯过滤器，如果我做对了，应该在 FFT 之前应用过滤器吗？

【问题讨论】：

只是一个想法，是否足以在 while(started) 循环中触发 audiorecord.start audiorecord.stop 以获得麦克风的增益？如果不尝试，我认为这会导致速度问题。
回答我的评论：太慢了，很遗憾

标签： android filter fft microphone audacity

【解决方案1】：

我无法回答您的麦克风增益问题，但至于您的过滤器问题：这取决于您如何实现过滤器。 Butterworth 滤波器通常通过 Z 变换(recurrence relation) 实现为 IIR（无限脉冲响应，即滤波器的输出取决于先前的输出）滤波器。如果您以这种方式实现了过滤器，那么您应该在进行 FFT 之前将过滤器应用于时域样本。

如果您需要一个滤波器，并且无论如何都要进行 FFT，那么您最好通过卷积和 Convolution theorem 来实现 FIR 滤波器，而不是使用 butterworth 或其他 s/z 域滤波器。

【讨论】：