.m4a 데이터의 주파수 필터링

Question

나는 사운드 파일 (.m4a)을 분석하여 시간 경과에 따른 진폭을 얻고 그래프를 작성하려고합니다. 나는 훌륭한 코드 (아래)를 온라인에서 발견했다. 그러나, 나는 또한 목표 주파수 범위에없는 모든 소리를 걸러 내고 싶습니다. 예 : 나는 1900-2100 Hz 사이의 소리만을 그래프로 나타내기를 원합니다. 어떻게해야합니까?

var processingBuffer = [Float](repeating: 0.0, count: Int(readFile.arrayFloatValues.count)) 
    let sampleCount = vDSP_Length(readFile.arrayFloatValues.count) 

    vDSP_vabs(readFile.arrayFloatValues, 1, &processingBuffer, 1, sampleCount); 

    let samplesPerPixel = 1 
    let filter = [Float](repeating: 1.0/Float(samplesPerPixel), count: Int(samplesPerPixel)) 
    let downSampledLength = Int(readFile.arrayFloatValues.count/samplesPerPixel) 
    var downSampledData = [Float](repeating:0.0, count:downSampledLength) 

    vDSP_desamp(processingBuffer, 
       vDSP_Stride(samplesPerPixel), 
       filter, &downSampledData, 
       vDSP_Length(downSampledLength), 
       vDSP_Length(samplesPerPixel)) 

    readFile.points = downSampledData.map{CGFloat($0)} 

편집은

기록 실제로 이전 시점의 기기의 마이크에서 기록된다. 녹음 단계에서 필터를 적용하는 것이 더 쉬운가요?

Answer 1

가능한 방법은 샘플링 된 파일에 이산 푸리에 변환을 적용하는 것입니다. 푸리에 변환은 오디오 데이터를 시간 영역에서 주파수 영역으로 전송합니다. 주파수 도메인에 해당 데이터가 있으면 원하지 않는 빈도를 "잘라내어"축소 된 데이터로 역 푸리에 변환을 수행하여 다시 시간 도메인에서 사용할 수 있습니다. 코드. https://github.com/christopherhelf/Swift-FFT-Example을 살펴보면, 신속하고 빠른 푸리에 변환 (FFT)을 처리하는 방법을 예제 코드로 제공합니다. 희망 사항은 당신에게 방향을 제시합니다.