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c# - 使用卷积在连续的声音流中找到引用音频样本

coder 2024-06-03 原文

在my previous question在更大的音频样本中找到引用音频样本时，有人建议我应该使用卷积。
使用DSPUtil ，我能够做到这一点。我试了一下它并尝试了不同的音频样本组合，看看结果如何。为了可视化数据，我只是将原始音频作为数字转储到 Excel 中，并使用这些数字创建了一个图表。峰是可见的，但我真的不知道这对我有什么帮助。我有这些问题:

  • 我不知道，如何从峰值位置推断出原始音频样本中匹配的起始位置。
  • 我不知道，我应该如何将它应用到连续的音频流中，以便我可以在引用音频样本出现时立即使用react。
  • 我不明白，为什么图 2 和图 4(见下文)差异如此之大，尽管它们都代表了一个与自身卷积的音频样本...

非常感谢任何帮助。

下图为使用Excel分析后的结果:

  1. 较长的音频样本，接近尾声时带有引用音频(哔哔声):
  2. 哔哔声与自身交织在一起:
  3. 没有哔哔声的较长音频样本与哔哔声卷积:
  4. 第 3 点的较长音频样本与自身卷积:

更新和解决方案:
感谢韩老师的大力帮助，我才得以实现目标。
在我没有 FFT 的情况下推出自己的缓慢实现后，我发现 alglib它提供了一个快速的实现。 我的问题有一个基本假设:一个音频样本完全包含在另一个样本中。
因此，以下代码返回两个音频样本中较大样本的样本偏移量以及该偏移量处的归一化互相关值。 1 表示完全相关，0 表示完全不相关，-1 表示完全负相关:

private void CalcCrossCorrelation(IEnumerable<double> data1, 
                                  IEnumerable<double> data2, 
                                  out int offset, 
                                  out double maximumNormalizedCrossCorrelation)
{
    var data1Array = data1.ToArray();
    var data2Array = data2.ToArray();
    double[] result;
    alglib.corrr1d(data1Array, data1Array.Length, 
                   data2Array, data2Array.Length, out result);

    var max = double.MinValue;
    var index = 0;
    var i = 0;
    // Find the maximum cross correlation value and its index
    foreach (var d in result)
    {
        if (d > max)
        {
            index = i;
            max = d;
        }
        ++i;
    }
    // if the index is bigger than the length of the first array, it has to be
    // interpreted as a negative index
    if (index >= data1Array.Length)
    {
        index *= -1;
    }

    var matchingData1 = data1;
    var matchingData2 = data2;
    var biggerSequenceCount = Math.Max(data1Array.Length, data2Array.Length);
    var smallerSequenceCount = Math.Min(data1Array.Length, data2Array.Length);
    offset = index;
    if (index > 0)
        matchingData1 = data1.Skip(offset).Take(smallerSequenceCount).ToList();
    else if (index < 0)
    {
        offset = biggerSequenceCount + smallerSequenceCount + index;
        matchingData2 = data2.Skip(offset).Take(smallerSequenceCount).ToList();
        matchingData1 = data1.Take(smallerSequenceCount).ToList();
    }
    var mx = matchingData1.Average();
    var my = matchingData2.Average();
    var denom1 = Math.Sqrt(matchingData1.Sum(x => (x - mx) * (x - mx)));
    var denom2 = Math.Sqrt(matchingData2.Sum(y => (y - my) * (y - my)));
    maximumNormalizedCrossCorrelation = max / (denom1 * denom2);
}

赏金:
不需要新的答案!我开始悬赏是为了奖励 Han，感谢他在这个问题上的持续努力!

最佳答案

您应该使用相关而不是卷积。相关峰的大小告诉您两个信号的相似程度、峰的位置、它们在时间上的相对位置或两个信号之间的延迟。

关于c# - 使用卷积在连续的声音流中找到引用音频样本，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5847570/

音流c#datamatchingData哔声.netsignal-processingconvolutioncross-correlation

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