신속한 FFT 청크 오디오 파일을 통해 진폭을

Question

도와주세요. FFT를 내 오디오 파일에 사용하고 싶습니다. 더 작은 버퍼 배열에서 내 오디오 파일을 자르고 모든 하위 버퍼와 함께 FFT를 사용하고 싶습니다.

왜 ?? 필자의 fréquence가 어떻게 특수성을 가지는지 알 필요가 있기 때문입니다. 나는 오디오 파일에서 잡음이 시작되는 방법을 알고 싶다.

이것이 내 FFT 코드입니다. 나는 무엇을 잘못하고 있는지 모른다. 당신의 도움이

편집 CODE

func FFT (buffer: AVAudioPCMBuffer){ 

    let frameCount = buffer.frameCapacity 
    let log2n = UInt(round(log2(Double(frameCount)))) 

    print (" log2n \(log2n)"); 

    let bufferSizePOT = Int(1 << log2n) 

    print (" bufferSizePot \(bufferSizePOT)"); 
    let inputCount = bufferSizePOT/2 
    let fftSetup = vDSP_create_fftsetup(log2n, Int32(kFFTRadix2)) 

    var realp = [Float](repeating: 0, count: inputCount) 
    var imagp = [Float](repeating: 0, count: inputCount) 
    var output = DSPSplitComplex(realp: &realp, imagp: &imagp) 


    let windowSize = bufferSizePOT 
    var transferBuffer = [Float](repeating: 0, count: windowSize) 
    var window = [Float](repeating: 0, count: windowSize) 

    vDSP_hann_window(&window, vDSP_Length(windowSize), Int32(vDSP_HANN_NORM)) 
    vDSP_vmul((buffer.floatChannelData?.pointee)!, 1, window, 
       1, &transferBuffer, 1, vDSP_Length(windowSize)) 

    let temp = UnsafePointer<Float>(transferBuffer) 

    temp.withMemoryRebound(to: DSPComplex.self, capacity: transferBuffer.count) { (typeConvertedTransferBuffer) -> Void in 
     vDSP_ctoz(typeConvertedTransferBuffer, 2, &output, 1, vDSP_Length(inputCount)) 

    } 

    // Do the fast Fourier forward transform, packed input to packed output 
    vDSP_fft_zrip(fftSetup!, &output, 1, log2n, FFTDirection(FFT_FORWARD)) 


    //--------------------------------------------------- 


    var magnitudes = [Float](repeating: 0.0, count: inputCount) 
    vDSP_zvmags(&output, 1, &magnitudes, 1, vDSP_Length(inputCount)) 

    var normalizedMagnitudes = [Float](repeating: 0.0, count: inputCount) 
    vDSP_vsmul(sqrt(x: magnitudes), 1, [2.0/Float(inputCount)], 
       &normalizedMagnitudes, 1, vDSP_Length(inputCount)) 


    for f in 0..<normalizedMagnitudes.count 
    { 
     print("\(f), \(normalizedMagnitudes[f])") 
    } 


    vDSP_destroy_fftsetup(fftSetup) 

} 

Answer 1

에 대한

들으 기본적으로, 대신

frameCount = UInt32(audioFile.length) 

를 만드는 당신은 (예 : 4096 등, 약에 대한 frameCount에 대한 훨씬 더 작은을 사용하려면 오디오의 1/10th), 오디오 파일을 루프하여 proce 대신 frameCount 길이의 데이터를 더 작은 단위로 읽고 처리합니다 (짧은 창으로 표시된 FFT를 개별적으로 수행). 하나의 거대한 FFT에서 전체 파일을 검색합니다.

오디오 파일 샘플 데이터를 반복하고 동일한 길이의 일련의 FFT를 수행 할 때 fftSetup을 한 번만 수행하면됩니다.

원한다면 더 긴 시간 동안 결과 크기 벡터의 벡터 합계를 벡터화하여 인쇄 시간 해상도와 인쇄 길이를 줄일 수 있습니다. 이것은형태의 스펙트럼 밀도 추정입니다.