オーディオレコーダーのマイク入力データから周波数レベルを計算する方法

Question

私はAudioTrack Api.iを使って18kHzから20khzの超音波を発生させることができ、AudioRecord Apiを使用してオーディオを録音することができます。周波数フォームのマイク入力データを計算する方法を知っています。私は複数の質問How to get frequency from fft result?とGet frequency wav audio using FFT and Complex classそれは適切な周波数を与えていないことを見た。

これは、これは私のoutput.Pleaseは、私は間違いをしたところ、私が知っているようである私の周波数の計算コード

int bufferSizeInBytes = 1024; 
short[] buffer = new short[bufferSizeInBytes]; 
class Recording extends Thread { 
    @Override 
    public void run() { 

     while (true) { 

       bufferReadResult = audioInput.read(buffer, 0, bufferSizeInBytes); // record data from mic into buffer      

       if(bufferReadResult > 0){ 
        calculate(); 
       }    
     } 
    } 


public void calculate() { 
    DoubleFFT_1D fft1d = new DoubleFFT_1D(bufferSizeInBytes);//using JTransforms lib 
    double[] fftBuffer = new double[bufferSizeInBytes * 2]; 
    double[] magnitude = new double[bufferSizeInBytes/2]; 

    // copy real input data to complex FFT buffer 
    for (int i = 0; i < bufferSizeInBytes - 1; ++i) { 
     fftBuffer[2 * i] = buffer[i]; 
     fftBuffer[2 * i + 1] = 0; 
    } 
    //perform FFT on fft[] buffer 
    fft1d.realForward(fftBuffer); 

    // calculate power spectrum (magnitude) values from fft[] 
    for (int i = 0; i < (bufferSizeInBytes/2) - 1; ++i) { 

     double real = fftBuffer[2 * i]; 
     double imaginary = fftBuffer[2 * i + 1]; 
     magnitude[i] = Math.sqrt(real * real + imaginary * imaginary); 

    } 

    // find largest peak in power spectrum 
    double max_magnitude = magnitude[0]; 
    int max_index = 0; 
    for (int i = 0; i < magnitude.length; ++i) { 
     if (magnitude[i] > max_magnitude) { 
      max_magnitude = (int) magnitude[i]; 
      max_index = i; 
     } 
    } 
    double freq = max_index * 44100/bufferSizeInBytes; 
    Log.e("AudioBEacon", "" + freq); 
} 

}

です。私は私のfrequency.howが私のfrequency.thankあなたをフィルタリングするために得ることはありませんkhz.but

02-10 12:33:04.450 17013-17063/com.org.sohamsaa.audiobeacontransmitter E/AudioBEacon: 21662.0 
02-10 12:33:04.451 17013-17063/com.org.sohamsaa.audiobeacontransmitter E/AudioBEacon: 21317.0 
02-10 12:33:04.453 17013-17063/com.org.sohamsaa.audiobeacontransmitter E/AudioBEacon: 21791.0 
02-10 12:33:04.471 17013-17063/com.org.sohamsaa.audiobeacontransmitter E/AudioBEacon: 21748.0 
02-10 12:33:04.472 17013-17063/com.org.sohamsaa.audiobeacontransmitter E/AudioBEacon: 21533.0 
02-10 12:33:04.474 17013-17063/com.org.sohamsaa.audiobeacontransmitter E/AudioBEacon: 21834.0 
02-10 12:33:04.491 17013-17063/com.org.sohamsaa.audiobeacontransmitter E/AudioBEacon: 21533.0 
02-10 12:33:04.493 17013-17063/com.org.sohamsaa.audiobeacontransmitter E/AudioBEacon: 21705.0 
02-10 12:33:04.511 17013-17063/com.org.sohamsaa.audiobeacontransmitter E/AudioBEacon: 21533.0 
02-10 12:33:04.512 17013-17063/com.org.sohamsaa.audiobeacontransmitter E/AudioBEacon: 21447.0 
02-10 12:33:04.513 17013-17063/com.org.sohamsaa.audiobeacontransmitter E/AudioBEacon: 21490.0 
02-10 12:33:04.531 17013-17063/com.org.sohamsaa.audiobeacontransmitter E/AudioBEacon: 21576.0 
02-10 12:33:04.551 17013-17063/com.org.sohamsaa.audiobeacontransmitter E/AudioBEacon: 21619.0 
02-10 12:33:04.591 17013-17063/com.org.sohamsaa.audiobeacontransmitter E/AudioBEacon: 21877.0 
02-10 12:33:04.613 17013-17063/com.org.sohamsaa.audiobeacontransmitter E/AudioBEacon: 21576.0 
02-10 12:33:04.633 17013-17063/com.org.sohamsaa.audiobeacontransmitter E/AudioBEacon: 21920.0 
02-10 12:33:04.653 17013-17063/com.org.sohamsaa.audiobeacontransmitter E/AudioBEacon: 21791.0 

マイ周波数範囲は20から18 kHzです。

Answer 1

最後に私は答えを見つけました。私のコードでJTransforms libの代わりにFFTを適用してください。このコードは私のために働いています。

int bufferSizeInBytes = 1024; 
short[] buffer = new short[bufferSizeInBytes]; 
class Recording extends Thread { 

    @Override 
    public void run() { 

     while() { 

      if (true) {     
       int bufferReadResult = audioInput.read(buffer, 0, bufferSizeInBytes); // record data from mic into buffer 
       if (bufferReadResult > 0) { 
        calculate(); 
       } 
      } 
     } 
    } 
} 
public void calculate() { 

    double[] magnitude = new double[bufferSizeInBytes/2]; 

    //Create Complex array for use in FFT 
    Complex[] fftTempArray = new Complex[bufferSizeInBytes]; 
    for (int i = 0; i < bufferSizeInBytes; i++) { 
     fftTempArray[i] = new Complex(buffer[i], 0); 
    } 

    //Obtain array of FFT data 
    final Complex[] fftArray = FFT.fft(fftTempArray); 
    // calculate power spectrum (magnitude) values from fft[] 
    for (int i = 0; i < (bufferSizeInBytes/2) - 1; ++i) { 

     double real = fftArray[i].re(); 
     double imaginary = fftArray[i].im(); 
     magnitude[i] = Math.sqrt(real * real + imaginary * imaginary); 

    } 

    // find largest peak in power spectrum 
    double max_magnitude = magnitude[0]; 
    int max_index = 0; 
    for (int i = 0; i < magnitude.length; ++i) { 
     if (magnitude[i] > max_magnitude) { 
      max_magnitude = (int) magnitude[i]; 
      max_index = i; 
     } 
    } 
    double freq = 44100 * max_index/bufferSizeInBytes;//here will get frequency in hz like(17000,18000..etc)   

} 

Answer 2

私のサンプルプロジェクトを参照してください。 ：D Github。

これは、Google開発者が開発したスペクトラムアナライザアプリケーションに基づいて、高精度で大きな速度で周波数を取得します。