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所以我正在打开一个我在大胆中生成的 DTMF 音调的 .raw 文件。我抓住了一个类似于维基百科文章中的罐头 goertzel 算法。它似乎没有解码正确的数字。

解码后的数字也会根据传递给算法的 NI 值而变化。据我了解，更高的 N 值可以提供更好的准确性，但不应该改变解码正确的数字？

这是代码，

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

double goertzel(short samples[], double freq, int N) 
{
double s_prev = 0.0;
double s_prev2 = 0.0;    
double coeff, normalizedfreq, power, s;
int i;
normalizedfreq = freq / 8000;
coeff = 2*cos(2*M_PI*normalizedfreq);
for (i=0; i<N; i++) 
{
    s = samples[i] + coeff * s_prev - s_prev2;
    s_prev2 = s_prev;
    s_prev = s;
}
power = s_prev2*s_prev2+s_prev*s_prev-coeff*s_prev*s_prev2;
return power;
}

int main()
{
FILE *fp = fopen("9.raw", "rb");
short *buffer;
float *sample;
int sample_size;
int file_size;
int i=0, x=0;

float frequency_row[] = {697, 770, 852, 941};
float frequency_col[] = {1209, 1336, 1477};
float magnitude_row[4];
float magnitude_col[4];

double result;

fseek(fp, 0, SEEK_END);
file_size = ftell(fp);
fseek(fp, 0, SEEK_SET);

buffer = malloc(file_size);

buffer[x] = getc(fp);
buffer[x] = buffer[x]<<8;
buffer[x] = buffer[x] | getc(fp);

while(!feof(fp))
{
    x++;
    buffer[x] = getc(fp);
    buffer[x] = buffer[x]<<8;
    buffer[x] = buffer[x] | getc(fp);
}

for(i=0; i<x; i++)
{
    //printf("%#x\n", (unsigned short)buffer[i]);
}
for(i=0; i<4; i++)
{
    magnitude_row[i] = goertzel(buffer, frequency_row[i], 8000);
}
for(i=0; i<3; i++)
{
    magnitude_col[i] = goertzel(buffer, frequency_col[i], 8000);
}

x=0;
for(i=0; i<4; i++)
{
    if(magnitude_row[i] > magnitude_row[x])
    x = i;
}
printf("Freq: %f\t Mag: %f\n", frequency_row[x], magnitude_row[x]);

x=0;
for(i=0; i<3; i++)
{
    if(magnitude_col[i] > magnitude_col[x])
    x = i;
}
printf("Freq: %f\t Mag: %f\n", frequency_col[x], magnitude_col[x]);
return 0;
 }
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该算法实际上很难使用，即使对于检测 DTMF 音调这样简单的事情也是如此。它实际上是一个有效的带通滤波器——它挑选出以给定频率为中心的频带。这实际上是一件好事 - 您不能指望您的采样音与您尝试检测的频率完全相同。

棘手的部分是尝试设置滤波器的带宽 - 将被过滤以检测特定音调的频率范围有多宽。

Wikipedia 页面上有关该主题的参考资料之一（准确地说是这一参考资料）谈到了使用 DSP 中的 Goertzel 算法实现 DTMF 音调检测。C 的原理是相同的——要获得正确的带宽，您必须使用提供的常量的正确组合。显然没有简单的公式 - 论文提到必须使用蛮力搜索，并提供了以 8kHz 采样的 DTMF 频率的最佳常数列表。

于 2012-04-26T08:22:12.973 回答
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您确定 Audacity 生成的音频数据是大端格式吗？您正在以大端方式解释它，而如果您在 x86 上运行它，它们通常采用小端方式。

于 2012-04-27T06:20:38.127 回答
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这里有一些有趣的答案。首先，goertzel 实际上是一个“交感神经”振荡器。这意味着极点在 DSP 术语中的单位圆上。如果您在包含该检测器的预期音调（频率）的长数据块上运行代码，则内部变量 s、s_prev、s_prev2 将无限增长。这意味着您需要运行一种集成转储过程才能获得结果。如果您一次运行大约 105 到 110 个样本，goertzel 最适合区分 DTMF 数字。因此，设置 N = 110 并在运行数据时反复调用 goertzel。顺便说一句，真正的 DTMF 数字可能只持续 60 毫秒，如果您发现超过 40 毫秒，您应该报告它们的存在。想想我提到的 110 个样本，意味着一个调用涵盖 110/8000 = 13.75 毫秒。如果您非常幸运，那么您将看到对检测器的 4 次连续迭代调用的正输出。在过去，我发现以交错的开始时间并行运行一对检测器，可以更好地覆盖非常短的音调。

于 2017-09-08T21:16:38.313 回答