使用 JavaScript 进行 FFT 分析：如何找到特定频率？

Posted 2023-02-25

【中文标题】使用 JavaScript 进行 FFT 分析：如何找到特定频率？

【英文标题】：FFT analysis with JavaScript: How to find a specific frequency?

【发布时间】：2015-09-25 12:43:00

【问题描述】：

我有以下问题： 我使用 javascript 和 FFT 分析音频数据。我已经可以将 FFT 数据写入数组了：

audioCtx = new AudioContext();
analyser = audioCtx.createAnalyser();
source = audioCtx.createMediaElementSource(audio);
source.connect(analyser);
analyser.connect(audioCtx.destination);
analyser.fftSize = 64;

var frequencyData = new Uint8Array(analyser.frequencyBinCount);

每次我想获得新数据时，我都会调用：

analyser.getByteFrequencyData(frequencyData);

变量“audio”是一个用 html 定义的 mp3 文件：

<audio id="audio" src="test.mp3"></audio>

到目前为止一切顺利。

我现在的问题是我想检查当前数组“frequencyData”是否包含特定频率。例如：我在 mp3 文件中的某处放置了一个 1000 Hz 的信号，并希望在 mp3 文件的这部分当前位于数组“frequencyData”中时得到通知。

第一步，当 mp3 文件的重要部分仅包含 1000 Hz 信号时，它将帮助我解决问题。在第二步中，如果有音乐覆盖，我还想找到该部分。

【参考方案1】：

frequencyData 是一个振幅数组，数组的每个元素基本上代表一个频率范围。每个范围的大小由采样率除以 FFT 点数定义，在您的情况下为 64。因此，如果您的采样率为 48000 并且您的 FFT 大小为 64，那么每个元素的范围为 48000/64 = 750 Hz。这意味着frequencyData[0] 是频率 0Hz-750Hz，frequencyData[1] 是 750Hz-1500Hz，依此类推。在此示例中，1kHz 音调的存在将被视为第一个 bin 中的峰值。此外，对于如此小的 FFT，您可能会注意到分辨率非常粗糙。如果您想提高频率分辨率，则需要进行更大的 FFT。

【讨论】：

我认为这只是部分正确！我发现如果 FFT 大小是 64，你会得到 32 个 bin。所以数组是大小的一半。从这个半尺寸来看，只有前半部分是相关的，因为我们听不到超过 20000 Hz 的频率。我唯一仍然想念的是数组包含什么样的数据。我知道它包含从 0 到 255 的数字。但是这些数字是否指定响度？

响度与数组中的另一个数字相比，当然不是绝对响度！

如果您的库返回的频率数据仅为您指定的 FFT 大小的一半，那么您的 FFT 库返回的频率数据是 0Hz 和 Fs/2 之间的频率数据，其中 Fs 是采样如果 FFT 函数的输入是真实的（例如音频的情况），则可以从 0Hz 到 Fs/2 区域中的频率数据重建完整的频谱，因此不需要额外的样本。注意正如 jaket 所说，频率区间之间的间距仍然是 Fs/(FFT Size)。

从 FFT 方法得到的数字代表音频中特定频率的幅度，而不是真正的响度。严格来说，响度是一个感知量，不同的频率对耳朵的感知不同，因此在正确分析组件的响度之前，您已经从标准频率标度转移到诸如 MEL 标度之类的感知标度。不过，实际上，您可以假设幅度来表示不同频率的响度，并将其用于许多应用例如音频可视化。