我是Android的新手，我正在尝试构建一个APP以记录音频，进行FFT以获得频率频谱。
完整音频的缓冲区大小为155 * 2048
即155 * AudioRecord.getMinBufferSize(44100，mono_channel，PCM_16bit)
记录器中的每个块都为2048个short，我将short类型转换为double类型，并将其传递给FFT库。该库向我返回了将用于构造频谱的实部和虚部。然后我将每个块附加到数组。
现在这是问题所在:
在应用程序1中，没有UI元素或片段，只是一个简单的基本按钮，该按钮附加到侦听器，该按钮执行Async任务以从Audio.Recorder读取块，并对每个块进行FFT(每个块= 2048短)。 155个块(采样率为44100)的此过程(记录和FFT)应该花费7秒(2048 * 155/44100)，但是任务花费了大约9秒，这是2秒的延迟(可以接受)。
在应用程序2中，有7个带有登录和注册屏幕的片段，其中每个片段彼此独立并链接到主要 Activity 。此处的相同代码在40-45秒内完成155 * 2048个块的任务(记录和fft)，这意味着延迟高达33-37秒。对于我的目的而言，这种滞后太大了。应用程序2出现如此大的延迟可能是什么原因，我该如何减少？
以下是FFT库代码和复杂类型代码
FFT.java，Complex.java
我的申请代码
private boolean is_recording = false;
private AudioRecord recorder = null;
int minimum_buffer_size = AudioRecord.getMinBufferSize(SAMPLE_RATE,
AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO,
AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT);
int bufferSize = 155 * AudioRecord.getMinBufferSize(SAMPLE_RATE,
AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO,
AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT);
private static final int SAMPLE_RATE = 44100;
private Thread recordingThread = null;
short[] audioBuffer = new short[bufferSize];
MainTask recordTask;
double finalData[];
Complex[] fftArray;
boolean recieved = false;
int data_trigger_point = 10;
int trigger_count = 0;
double previous_level_1 ;
double previous_level_2 ;
double previous_level_3 ;
int no_of_chunks_to_be_send = 30;
int count = 0;
short[] sendingBuffer = new short[minimum_buffer_size * no_of_chunks_to_be_send];
public static final int RequestPermissionCode = 1;
mButton = (ImageButton) view.findViewById(R.id.submit);
mButton.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
if (is_recording) {
mButton.setBackgroundResource(R.drawable.play);
stopRecodringWithoutTone();
}
else {
mButton.setBackgroundResource(R.drawable.wait);
is_recording = true;
recordTask = new MainTask();
recordTask.execute();
}
}
});
public class MainTask extends AsyncTask<Void, int[], Void> {
@Override
protected Void doInBackground(Void... arg0) {
try {
recorder = new AudioRecord(
MediaRecorder.AudioSource.DEFAULT,
SAMPLE_RATE,
AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO,
AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT,
minimum_buffer_size);
recorder.startRecording();
short[] buffer_recording = new short[minimum_buffer_size];
int recieve_counter = 0;
while (is_recording) {
if (count < bufferSize) {
int bufferReadResult = recorder.read(buffer_recording, 0, minimum_buffer_size);
System.arraycopy(buffer_recording, 0, audioBuffer, count, buffer_recording.length);
count += bufferReadResult;
System.out.println(count);
finalData = convert_to_double(buffer_recording);
int [] magnitudes = processFFT(finalData);
}
else {
stopRecording();
}
}
}
catch (Throwable t) {
t.printStackTrace();
Log.e("V1", "Recording Failed");
}
return null;
}
@Override
protected void onProgressUpdate(int[]... magnitudes) {
}
}
private int[] processFFT(double [] data){
Complex[] fftTempArray = new Complex[finalData.length];
for (int i=0; i<finalData.length; i++)
{
fftTempArray[i] = new Complex(finalData[i], 0);
}
fftArray = FFT.fft(fftTempArray);
int [] magnitude = new int[fftArray.length/2];
for (int i=0; i< fftArray.length/2; i++) {
magnitude[i] = (int) fftArray[i].abs();
}
return magnitude;
}
private double[] convert_to_double(short data[]) {
double[] transformed = new double[data.length];
for (int j=0;j<data.length;j++) {
transformed[j] = (double)data[j];
}
return transformed;
}
private void stopRecording() {
if (null != recorder) {
recorder.stop();
postAudio(audioBuffer);
recorder.release();
is_recording = false;
recorder = null;
recordingThread = null;
count = 0;
recieved = false;
}
}
最佳答案
我不确定为什么会有延迟，但是您可以绕开此问题:运行两个异步任务，任务1记录数据并将其存储在数组中。第二个异步任务从该数组中获取块并执行FFT。
关于android - 添加 fragment 和简单的UI元素会大大减慢音频处理算法的速度，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/43168755/