FFT de audio Android para recuperar una magnitud de frecuencia específica usando audiorecord

Question

Actualmente estoy tratando de implementar algún código con Android para detectar cuándo se tocan varios rangos de frecuencia de audio específicos a través del micrófono del teléfono. He creado la clase utilizando la clase AudioRecord:

int channel_config = AudioFormat.CHANNEL_CONFIGURATION_MONO; 
int format = AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT; 
int sampleSize = 8000; 
int bufferSize = AudioRecord.getMinBufferSize(sampleSize, channel_config, format); 
AudioRecord audioInput = new AudioRecord(AudioSource.MIC, sampleSize, channel_config, format, bufferSize); 

El audio se lee en:

short[] audioBuffer = new short[bufferSize]; 
audioInput.startRecording(); 
audioInput.read(audioBuffer, 0, bufferSize); 

Realización de una FFT es donde atorarse, ya que tengo muy poca experiencia en esta área . He estado tratando de utilizar esta clase:

FFT in Java y Complex class to go with it

entonces yo estoy enviando los siguientes valores:

Complex[] fftTempArray = new Complex[bufferSize]; 
for (int i=0; i<bufferSize; i++) 
{ 
    fftTempArray[i] = new Complex(audio[i], 0); 
} 
Complex[] fftArray = fft(fftTempArray); 

Esto fácilmente podría ser yo malentendido cómo esta clase está destinado a trabajar, pero los valores devueltos saltan por todos lados y no son representativos de una frecuencia uniforme incluso en silencio. ¿Alguien sabe de una manera de realizar esta tarea, o estoy complicando demasiado las cosas para tratar de obtener solo un pequeño número de rangos de frecuencia en lugar de dibujarlo como una representación gráfica?

Answer 1

Primero debe asegurarse de que el resultado que obtiene se convierta correctamente en flotante/doble. No estoy seguro de cómo funciona la versión corta [], pero la versión de bytes [] solo devuelve la versión de bytes sin formato. Esta matriz de bytes necesita convertirse correctamente en un número de punto flotante. El código para la conversión debe ser algo como esto:

double[] micBufferData = new double[<insert-proper-size>]; 
    final int bytesPerSample = 2; // As it is 16bit PCM 
    final double amplification = 100.0; // choose a number as you like 
    for (int index = 0, floatIndex = 0; index < bytesRecorded - bytesPerSample + 1; index += bytesPerSample, floatIndex++) { 
     double sample = 0; 
     for (int b = 0; b < bytesPerSample; b++) { 
      int v = bufferData[index + b]; 
      if (b < bytesPerSample - 1 || bytesPerSample == 1) { 
       v &= 0xFF; 
      } 
      sample += v << (b * 8); 
     } 
     double sample32 = amplification * (sample/32768.0); 
     micBufferData[floatIndex] = sample32; 
    } 

continuación, utiliza micBufferData [] para crear el array entrada compleja.

Una vez que obtenga los resultados, use las magnitudes de los números complejos en los resultados. La mayoría de las magnitudes deben ser cercanas a cero, excepto las frecuencias que tienen valores reales.

Usted necesita la frecuencia de muestreo para convertir los índices de matriz de tales magnitudes a las frecuencias:

private double ComputeFrequency(int arrayIndex) { 
    return ((1.0 * sampleRate)/(1.0 * fftOutWindowSize)) * arrayIndex; 
}