Я делаю тест на латентность звука. мое устройство будет получать либо звуковой сигнал, либо сигнал молчания. Как я могу различать эти сигналы. Пожалуйста, помогите мне. Заранее спасибо ..Как различать шаблон молчания и звуковой сигнал в звуковых сигналах в iPhone OS
зависит от цели. Если цифровой звук генерировался синтетически (например, другой функцией), и вы можете, таким образом, полагаться на то, что в одном случае вы получите истинное цифровое молчание (обнуленные выборки), тогда решение просто проверяет обнуленные выборки над окном измерения. Все, кроме нуля, не является тишиной.
Я бы предположил, что вы имеете дело с реальным звуком, записанным, скажем, с микрофона. Если это так, то измерение энергии в окне времени и сравнение ее с порогом действительно имеет смысл. Два параметра, которые вы должны будете определить, являются:
Если порог слишком низкий, процент ложных срабатываний будет слишком высокой ; фоновый шум, который не является звуковым сигналом, может интерпретироваться как звуковой сигнал. И наоборот, если ваш порог слишком высок, ваша система может классифицировать звуковой сигнал как шум. К счастью, если вы делаете звук с достаточно низким фоновым шумом, ваша производительность не будет очень чувствительной к этому порогу.
Более длинные длины окна уменьшат эти ложные положительные/отрицательные значения, что сделает вашу систему более надежной, но юзабилити системы может пострадать от чрезмерно длинных окон. Например, автоматизированные телефонные системы классифицируют нажатия клавиш для помощи в навигации по меню. Если они потребовали от пользователя удерживать каждую клавишу в течение трех секунд за раз, точность повысилась бы, но за счет почти всего удобства использования.
Я призываю вас НЕ принять решение, основанное исключительно на одном максимальном образце, предложенном Павлом. Это полностью подрывает сопротивление ложным срабатываниям, обеспечиваемым длиной окна выборки.
Посмотрите на образцы около 10 мс (например, 441 образец на 44,1 кГц) и измерьте энергию в этом буфере. Если он выше некоторого порога, это сигнал, и если он ниже порога, тогда это тишина.
Для измерения энергии просто суммируйте квадрат каждого образца в буфере и разделите его на количество выборок.
+1, но для простого сценария, подобного этому, я думаю, что просто вычисление абсолютного значения max достаточно устойчиво и будет быстрее. –
@Steve - Это зависит от того, есть ли у вас шум - если вы просто смотрите на чистый тон и полную тишину, то да, вы, вероятно, можете использовать более грубое решение. –
Что делать, если они используют метод обратной связи, учитывает шум? Например, если они отправляют звуковой сигнал на второе устройство, Loopback & отправляет его обратно отправителю, отправляет пакет молчания и делает то же самое, не может ли он измерять задержку на уровне отправителя (при условии, что они знают фактическую задержку сети) ,
, но проситель сказал, что это просто тест на латентность звука. Насколько я понял вопрос, шум микрофона не является проблемой. –
Для меня «тест на латентность звука» означает, что KennyTM будет анализировать временные окна в последовательности, пока не найдет тот, где присутствует сигнал. Способ определения присутствия зависит от того, может ли образец иметь шум, поэтому я рассматриваю эти проблемы как ортогональные. Я думаю, мы можем согласиться, однако, что дополнительная информация от KennyTM поможет. – seanmac7577
Спасибо за все ваши ответы Стив, Пол, Chunks и Seanmac .. Все это правильные ответы в моем случае. В основном сейчас мне нужно только тест на латентность звука.Но в будущем случае ответ Seanmac мне поможет, потому что я буду использовать звук с микрофона. Еще раз спасибо.. –