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我目前正在尝试计算 iphone 扬声器/麦克风往返的频率响应。我在扬声器上播放正弦扫描，通过麦克风录制并尝试从中获得频率响应。最终目标是能够将 FR 乘以任何给定的声音，使其听起来像 iphone 的扬声器/麦克风。

到目前为止我的代码：

//apply window function
vDSP_vmul(sineSweepMic,1,hammingWindow,1,sineSweepMic,1,n);
vDSP_vmul(sineSweepFile,1,hammingWindow,1,sineSweepFile,1,n);

//put both signals in complex arrays
vDSP_ctoz((DSPComplex *)sineSweepMic, 2, &fftSineSweepMic, 1, nOver2);
vDSP_ctoz((DSPComplex *)sineSweepFile, 2, &fftSineSweepFile, 1, nOver2);

//fft of both file and mic sweeps
vDSP_fft_zrip(fftSetup, &fftSineSweepFile, 1, log2n, FFT_FORWARD);
vDSP_fft_zrip(fftSetup, &fftSineSweepMic, 1, log2n, FFT_FORWARD);

//back to interleaved
vDSP_ztoc(&fftSineSweepFile, 1, (COMPLEX *)sineSweepFile, 2, nOver2);
vDSP_ztoc(&fftSineSweepMic, 1, (COMPLEX *)sineSweepMic, 2, nOver2);

//divide mic-sweep by file-sweep to create frequency response
vDSP_vdiv(sineSweepFile, 1, sineSweepMic, 1, frequencyResponse, 1, n);

到目前为止，这有效，当我将 FR 与初始文件扫描相乘时，它听起来像麦克风扫描。

我的问题： 这仅适用于生成 FR 的确切文件（扫描）。一旦我使用 FR 修改其他声音，例如音乐，只会出现噪音。

我像这样使用FR（在频域中，交错的，不复杂的，甚至相同的长度）：

    vDSP_vmul(soundToModify, 1, frequencyResponse, 1, soundToModify, 1, n);

我在扬声器上播放的文件的正弦扫描： 在此处输入图像描述

我记录的正弦扫描（可见衰减的低频）： 在此处输入图像描述

我的文件正弦扫描在频域中与在代码中生成的 FR 相乘： 在此处输入图像描述

我的目标： 在我的理解中，频率响应是关于每个频率的信息，它被系统衰减或放大了多少（在我的示例中，它无法再现低频）。为了获得这种信息，我生成了一个包含每个所需频率（正弦扫描）的声音，播放它并通过划分记录扫描/文件扫描（代码中的划分）来分析每个频率是如何被修改的。

通过将此频域中的 FR 乘以任何声音，应该修改频率幅度以模仿我系统上的播放，对吗？

谢谢！

更新： 最后，故障是缺少复杂的算术，正弦扫描和粉红噪声作为恢复脉冲响应的脉冲效果很好。

要获得工作代码，只需将记录的扫描 fft 数据除以初始扫描 fft 数据即可。

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如果您想重现 iPhone 扬声器/麦克风的声音，理想情况下您需要找到系统的脉冲响应。

你做错了什么：找到正弦扫描的 FFT 是没有意义的，因为输入频率是开始变化的（线性或指数或其他），然后系统将其自身的频率响应强加于其之上。正如上面 Paul R 所建议的，找到白噪声的 FFT 更有意义，因为对许多统计上平坦的输入频率进行平均将为您提供系统的实际频率响应。

但是，如果您的目标是重新创建系统的声音，您还需要注意相位，这在上述任何一种方法中都没有完成。做到这一点的“理想”方法是在完全安静和干燥（无反射）的环境中捕捉 iPhone 扬声器/麦克风系统对“脉冲”的响应。有 3 种方法可以做到这一点： 1. 使用气球弹出声音，或合成创建的脉冲声音来做到这一点。2. 使用 Golay 码，这是一种对许多脉冲响应测量进行平均的更简单方法 3. 使用正弦扫描，然后使用相关性来查找脉冲响应。

参考：https ://ccrma.stanford.edu/realsimple/imp_meas/imp_meas.pdf

获得脉冲响应测量值后，要么将其与您尝试“着色”的信号进行卷积，要么对两个信号进行 FFT，在频域中相乘，然后进行逆 FFT 以获得彩色信号。

说明：我将尽我所能解释它： - 当您获取脉冲响应的 FR 时，您获取其 FFT 的幅度，丢弃相位数据。因此，有许多具有相同幅度 FR 的滤波器（系统）将为您提供完全不同的输出。典型的例子是全通滤波器——它们都有一个平坦的 FR，但如果你通过它们施加一个脉冲，你可以得到一个正弦扫描，具体取决于滤波器参数。显然，这应该指出这样一个事实，即尽管您总是可以从 IR 转到 FR，但从相反的方向返回意味着您正在做出任意选择。因此，即使粗略估计，您也不能丢弃相位。我们听不到相位的事实意味着我们可以查看 FR 以获取有关系统的信息，但不允许我们在建模系统时忽略相位。我希望这是有道理的？要使用正弦扫描，请执行以下操作 - 如果 s(t) = sin(A(t)) 且 A(t) = integral[0 to t] (w(t)dt)，则关联信号 e(t) = corr(v(t),sin(A(t)) 其中 v(t) = 2 * abs(dw/dt) 将产生脉冲。因此，如果用测量信号替换该相关性中的正弦扫描，你应该得到它的脉冲响应。希望对你有帮助！抱歉它太数学了。如果用测量信号替换该相关性中的正弦扫描，则应该获得其脉冲响应。希望有帮助！抱歉，它是如此数学化。如果用测量信号替换该相关性中的正弦扫描，则应该获得其脉冲响应。希望有帮助！抱歉，它是如此数学化。

于 2013-01-09T19:09:20.697 回答