मैं आवाज पहचान और डीएसपी की खोज कर रहा हूं, और इसलिए मैं अपने स्मार्टफ़ोन पर एक साधारण ध्वनि आवृत्ति विश्लेषक को कार्यान्वित करना चाहता हूं (मेरे पास एक आईफोन और सैमसंग नेक्सस एस एंड्रॉइड चल रहा है)। मैंने पहले मैटलैब में मूल डीएसपी किया है।मेरे स्मार्टफ़ोन पर प्रति सेकंड कितने एफएफटी कर सकते हैं? (आवाज पहचान करने के लिए)
मेरी समझ से, मुझे सिग्नल की मौलिक आवृत्तियों को प्राप्त करने के लिए एक एफएफटी करने की आवश्यकता है।
तो अब, मैं 44100 हर्ट्ज पर माइक्रोफ़ोन का नमूना देना चाहता हूं। यदि मैं 50% ओवरलैप के साथ नमूना आकार 512 की स्लाइडिंग विंडो का उपयोग करता हूं, तो इसका मतलब है कि मुझे प्रत्येक 256 नमूने, या 0.00580 सेकेंड में एक एफएफटी करने की आवश्यकता है।
यह दर वास्तव में उच्च लगता है, खासकर यदि मैं एंड्रॉइड के लिए जावा में प्रोग्राम करता हूं। क्या मेरा स्मार्टफोन उस गति को संभालने में सक्षम होगा? मुझे पता है कि आप एंड्रॉइड पर सी/सी ++ में प्रोग्राम कर सकते हैं, लेकिन मैं इसे समय के साथ जावा के साथ रखना चाहता हूं।
पर विचार वहाँ मौलिक आवृत्ति अन्य तो FFT –
आकलन के अन्य तरीके हैं कि मुझे नहीं लगता कि ओपी वास्तव में पिच मान्यता (यानी प्रमुख आवृत्ति को ढूंढने) के अर्थ में "मौलिक आवृत्ति" वाक्यांश का उपयोग करने के लिए है, क्योंकि आमतौर पर ऐसा कुछ नहीं होगा जिसे आप आवाज पहचान के लिए उपयोग करेंगे। – MusiGenesis