如何从Media Player计算振幅的分贝(dB)?

如何从Media Player计算振幅的分贝(dB)?,第1张

概述我有一个代码来计算AudioRecord的实时dB幅度.该代码非常适合计算dB幅度.录制后,我将其保存到wav文件.现在,我要播放该文件并重新计算dB幅度.但是,我以前无法达到类似的结果.你能帮我解决这个问题吗?这是我在录制和播放时计算dB幅度的代码.1,录音时计算dB幅度bufferSize=AudioRe

我有一个代码来计算AudioRecord的实时dB幅度.该代码非常适合计算dB幅度.录制后,我将其保存到wav文件.现在,我要播放该文件并重新计算dB幅度.但是,我以前无法达到类似的结果.你能帮我解决这个问题吗?这是我在录制和播放时计算dB幅度的代码.

1,录音时计算dB幅度

bufferSize = AudioRecord.getMinBufferSize(16000, AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO,            AudioFormat.ENCoding_PCM_16BIT);record = new AudioRecord(MediaRecorder.AudioSource.VOICE_COMMUNICATION, SAMPLE_RATE, AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO,            AudioFormat.ENCoding_PCM_16BIT, bufferSize);audioBuffer = new short[bufferSize];readSize=record.read(audioBuffer, 0, audioBuffer.length);double amplitude = 0;double sum=0;for (int i = 0; i < readSize; i++) {     sum += audioBuffer[i] * audioBuffer[i];}amplitude = sum / readSize;dbamp=20.0 *Math.log10(amplitude/32767.0);

2.假设文件输出为ouput.wav.我使用MediaPlayer播放和计算幅度

String filePath = Environment.getExternalStorageDirectory().getPath() +"/" +"output.wav";mPlayer = new  MediaPlayer();mPlayer.setDataSource(filePath);mPlayer.prepare();mPlayer.start();mVisualizerVIEw.link(mPlayer);

其中,mVisualizerVIEw是Visualizer类.该类具有链接功能,例如

 public voID link(MediaPlayer player)  {    // Create the Visualizer object and attach it to our media player.    mVisualizer = new Visualizer(player.getAudioSessionID());    mVisualizer.setScalingMode(Visualizer.SCAliNG_MODE_norMAliZED);    mVisualizer.setCaptureSize(Visualizer.getCaptureSizeRange()[1]);    // Pass through Visualizer data to VisualizerVIEw    Visualizer.OnDataCaptureListener captureListener = new Visualizer.OnDataCaptureListener()    {      @OverrIDe      public voID onWaveFormDataCapture(Visualizer visualizer, byte[] bytes,          int samplingRate)      {               updateVisualizer(bytes);      }      @OverrIDe      public voID onfftDataCapture(Visualizer visualizer, byte[] bytes,          int samplingRate)      {             updateVisualizerFFT(bytes);      }    };    mVisualizer.setDataCaptureListener(captureListener,        Visualizer.getMaxCaptureRate() / 2, true, true);    player.setonCompletionListener(new MediaPlayer.OnCompletionListener()    {      @OverrIDe      public voID onCompletion(MediaPlayer mediaPlayer)      {        mVisualizer.setEnabled(false);      }    });  } 

作为我的任务,我将根据updateVisualizer或updateVisualizerFFT函数中的字节重新计算dbamp

   public voID updateVisualizer(byte[] bytes) {    dbamp = computedbamp(bytes);     mBytes = bytes;    invalIDate();  }  public voID updateVisualizerFFT(byte[] bytes) {    dbamp = computedbamp(bytes);    mFFTBytes = bytes;    invalIDate();  }  public double computedbamp(byte[] audioData) {        //System.out.println("::::: audioData :::::"+audioData);      double amplitude = 0;      for (int i = 0; i < audioData.length/2; i++) {          double y = (audioData[i*2] | audioData[i*2+1] << 8) / 32768.0;          // depending on your endianness:          // double y = (audioData[i*2]<<8 | audioData[i*2+1]) / 32768.0          amplitude += Math.abs(y);      }      amplitude = amplitude / audioData.length / 2;      return amplitude;    }

目前,我采用某种方法从字节计算dB幅度.但是,它们是不正确的.您能帮我修复它或向我建议计算方法吗?谢谢

我期望的解决方案,例如 Sensor Box for Android


解决方法:

如评论中所提到的,您对两者没有使用相同的计算.另外,我认为这两种方法都不正确.

从第一个示例的代码中,您似乎正在尝试计算RMS(即sqrt(sumOfSquares / N)),然后转换为dB.

第二个样本是sumOfAbs / N,未转换为dB

另一个非常小的问题是,在一种情况下,您需要除以32767,然后再除以32768.两者都应为32768.

对于第一部分,请执行以下 *** 作:

double sum=0;for (int i = 0; i < readSize; i++) {    double y = audioBuffer[i] / 32768.0;    sum += y * y;}double rms = Math.sqrt(sum / readSize);dbamp=20.0 *Math.log10(rms);

对于第2部分:

double sum=0;for (int i = 0; i < audioData.length/2; i++) {    double y = (audioData[i*2] | audioData[i*2+1] << 8) / 32768.0;    sum += y * y;}double rms = Math.sqrt(sum / audioData.length/2);dbamp = 20.0*Math.log10(rms);

注意,除了破解字节数组外,两者几乎完全相同.这应该是您找到一种排除该功能的方法的线索,这样以后您就不会再遇到这种问题了.

编辑:

我忘了提一件事.关于此问题,存在一些公开辩论,但根据您的应用,您可能希望对dBFS结果进行正弦校准.我的意思是,正如我所写的那样,您将在单个满量程正弦波上运行计算,您将获得0.7071(1 / sqrt(2))或-3dBFS的均方根值.如果要使正弦正弦波精确达到零dBFS,则需要将均方根值乘以sqrt(2).

总结

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