Erkennen einer bestimmten Frequenz/Ton von raw-wave-Daten

Lese ich eine raw-wave-stream aus dem Mikrofon.
(Dieser Teil funktioniert wie kann ich senden Sie es an die Lautsprecher und bekommen ein schönes echo.)

Einfachheit halber sagen wir, dass ich möchte, zu erkennen ob ein DTMF-Ton in die wave-Daten. In Wirklichkeit will ich erkennen und die Frequenz, nicht nur die in MFV. Aber ich weiß immer, auf welcher Frequenz ich bin auf der Suche nach.

Habe ich versucht, läuft es durch FFT, aber es scheint nicht sehr effizient, wenn ich wollen eine hohe Genauigkeit in der Erkennung (sagen, es ist dort nur für 20 ms). Ich kann erkennen, es bis zu einer Genauigkeit von etwa 200 ms.

Was sind meine Optionen in Bezug auf die algorithmen?
Gibt es irgendwelche .Net-libs für Sie?

  • Was ist die Abtastrate?
  • Jeden, den ich will, jetzt, 44,1 k (16-bit-stereo). Ich erhalten eine 2k-Probe alle ~20ms.
  • Hey ich habe das gleiche problem... hast du einen code oder Auflösung? denn die Frage ist ein wenig alt.
InformationsquelleAutor Tedd Hansen | 2011-01-26
  1. 13

    Möchten Sie vielleicht Blick auf die Goertzel-Algorithmus, wenn Sie versuchen zu erkennen, bestimmte Frequenzen, wie DTMF-Eingabe. Es ist ein C# DTMF-generator/Detektor library auf Sourceforge basiert auf diesem Algorithmus.

    • Danke für den Tipp. Sieht aus wie Goertzel ist der Weg zu gehen. Ich habe lookin an den code, den Sie verlinkt sind, aber es ist nicht so gut documentet so schwer zu machen, Köpfe und Schwänze der es.
    • Würde Goertzel Arbeit auch mit anderen Geräuschen (z.B. Musik), oder braucht er einen mehr oder weniger sauberen Ton?
    • Ich sehe nicht, warum es nicht funktionieren würde in der Gegenwart des anderen Lärm; es sollte zumindest nicht schlechter als jede andere diskrete Fourier-Transformation Algorithmus.
    InformationsquelleAutor Jeffrey Hantin
  2. 5

    Sehr schöne Umsetzung der Goertzel ist es. C# änderung:

    private double GoertzelFilter(float[] samples, double freq, int start, int end)
    {
        double sPrev = 0.0;
        double sPrev2 = 0.0;
        int i;
        double normalizedfreq = freq / SIGNAL_SAMPLE_RATE;
        double coeff = 2 * Math.Cos(2 * Math.PI * normalizedfreq);
        for (i = start; i < end; i++)
        {
            double s = samples[i] + coeff * sPrev - sPrev2;
            sPrev2 = sPrev;
            sPrev = s;
        }
        double power = sPrev2 * sPrev2 + sPrev * sPrev - coeff * sPrev * sPrev2;
        return power;
    }

    Funktioniert großartig für mich.

    InformationsquelleAutor maag
  3. 1

    Fand ich dies als eine einfache Umsetzung des Goertzel. Habe nicht bekommen, es funktioniert noch (sieht für falsche Frequenz?), aber ich dachte, ich Teile es anywas. Es ist kopiert von diese Website.

            public static double CalculateGoertzel(byte[] sample, double frequency, int samplerate)
        {
            double Skn, Skn1, Skn2;
            Skn = Skn1 = Skn2 = 0;
            for (int i = 0; i < sample.Length; i++)
            {
                Skn2 = Skn1;
                Skn1 = Skn;
                Skn = 2 * Math.Cos(2 * Math.PI * frequency / samplerate) * Skn1 - Skn2 + sample[i];
            }
            double WNk = Math.Exp(-2 * Math.PI * frequency / samplerate);
            return 20 * Math.Log10(Math.Abs((Skn - WNk * Skn1)));
        }
    InformationsquelleAutor Tedd Hansen
  4. 0

    Lassen Sie uns sagen, dass die typischen DTMF-Frequenz 200Hz - 1000Hz. Dann müsste man erkennen, ein signal basierend auf zwischen 4 und 20 Zyklen. FFT wird nicht bekommen Sie überall ich denke, da wirst du erkennen, nur Vielfache von 50Hz Frequenzen: dies ist ein Baujahr Funktion FFT, die Erhöhung der Anzahl der Proben wird nicht Ihr problem lösen. Sie haben zu tun, etwas klüger zu werden.

    Ihre besten Schuss ist zu linear-least-square fit Ihre Daten zu

    h(t) = A cos (omega t) + B sin (omega t)

    für eine bestimmte omega (einer der DTMF-Frequenzen). Sehen diese für details (insbesondere, wie ein statistisches Signifikanzniveau) und links zu Literatur.

    • Danke. Dann sehe ich, warum die FFT-war nicht sehr hilfreich. Suchen in Linearen least-square fit, um zu sehen, ob ich etwas finden .Net oder nutzbar sind .dll ' s zu testen.
    • Ich wusste nicht, über Görtzel-Algorithmus vor, es sollte so schneller als least square fitting a sine wave.
    • Ich verstehe nicht, was du sagst über FFTs. DTMF-Frequenzen sind von 697Hz zu 1477Hz, die jeweils mindestens 73Hz auseinander. Bei 8kHz eine 256-Punkt-FFT würde funktionieren. Natürlich mit FFTs zu erkennen, bestimmte Frequenzen übertrieben ist, aber es sollte trotzdem funktionieren.
    • wenn Ihre Daten in 20ms -, FFT-erhalten Sie Daten mit Frequenzen von 50Hz, 100Hz, 150Hz, etc., was ist die sampling-rate. Kombiniert mit Leckage, sind Sie wahrscheinlich, um nicht zu erkennen, alles andere (was die OP beobachtet)
    • Dabei eine 256-Punkt-FFT bei 8kHz erfordert eine 32ms Probe, die noch mehrmals kürzer als die 200ms minimum, dass die OP in der Lage war zu erreichen.
    InformationsquelleAutor Alexandre C.
  5. 0

    Soweit alle .NET-Bibliotheken, die dies tun, versuchen Sie TAPIEx ToneDecoder.Net Komponente. Ich benutze es für die Erkennung von DTMF -, aber es kann führen Sie benutzerdefinierte Töne als gut.

    Ich weiß, diese Frage ist alt, aber vielleicht spart es jemand anderes mehrere Tage suchen und ausprobieren von code-Beispielen und Bibliotheken, die einfach nicht funktionieren.

    InformationsquelleAutor Eric Stassen
  6. -2

    Spektrale Analyse.

    Alle Anwendung, wo Sie extrahieren Frequenzen von Signalen geht unter Feld-Spektral-Analyse.

    • Dies ist nicht eine sehr gute Antwort auf die Frage. In der Regel wird ein link zu Wikipedia nicht die Antwort auf eine Frage.
    • Ich Stelle ihn in die richtige Richtung. Alle algorithmen gibt es suatable.
    • Ein Tipp in die richtige Richtung sollte ein Kommentar, keine Antwort.
    InformationsquelleAutor Amir Rezaei
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