在我的Android智能手机的一方面，我正在使用AudioRecord.read（）录制音频流。对于录音，我使用以下规格
采样率：44100 Hz
单声道
PCM-16位
我用于AudioRecord.read（）的数组的大小：100（短数组）
使用这个小尺寸可以让我每0.5ms（平均值）读取一次，因此我可以稍后将该时间戳用于多边定位（至少我认为是这样的:-））。如果我可以使用互相关来确定TDoA？！？，也许这已经过时了。 （见下文）
另一方面，我有三个扬声器，使用WebAudio API和以下规格发出不同的声音
频率1：17500 Hz
频率2：18500 Hz
频率3：19500 Hz
信号长度：200毫秒+增益节点的淡入和淡出5ms，因此总计210ms
我的目标是确定发出的声音之间的到达时间差（TDoA）。因此，在每次迭代中，我都从AudioRecord缓冲区中读取了100个字节，然后我想确定时间差（如果我发现自己的声音之一）。到目前为止，我已经使用了一个简单的频率滤波器（使用fft）来确定TDoA，但这在现实世界中确实存在。
到目前为止，我发现我可以使用互相关来更好地确定TDoA值（http://paulbourke.net/miscellaneous/correlate/和SO上的一些线程）。现在是我的问题：此刻，我想我必须将记录的信号（我的短阵列）与上面三个声音中的每个声音的生成信号相关联。但是我在努力产生这个信号。使用（http://repository.tudelft.nl/view/ir/uuid%3Ab6c16565-cac8-448d-a460-224617a35ae1/ B1.1。genTone（）节中的代码）不能清楚地解决我的问题，因为这将生成比记录的样本大的数组。到目前为止，我知道互相关需要两个大小相同的数组才能起作用。那么如何生成示例数组？
另一个问题：到目前为止，如何确定TDoA的想法正确吗？
最佳答案
这是过去几天我学到的一些教训：
我可以使用互相关（xcorr）或频率识别技术来确定TDoA。后者更加不精确。所以我专注于xcorr。
通过将xcorr应用于记录的信号和两个参考信号，可以实现TDoA。例如。我的记录有1000个样本的长度。使用xcorr，我可以识别出样本500处的声音A和样本600处的声音B。所以我知道它们之间的时差为100个样本（可以根据采样率转换为秒）。
因此，我使用this code found on SO生成了线性线性调频（线性调频比简单的正弦波调频（参见文献））。举一个简单的例子，并检查我的实验是否可行，我将记录以及生成的chi声保存为.wav文件（有大量的代码示例如何执行此操作）。然后，我使用MatLab作为计算xcorr的简单方法：see here
另一点：“ xcorr的输入必须具有相同的大小？”我不太确定这部分内容，但我认为这是必须要做的。我们可以通过将两个信号零填充到相同的长度（最好是两个的幂）来实现此目的，因此我们可以使用高效的Radix-2实现FFT），然后使用FFT计算xcorr（请参见SO的另一个链接）
我希望目前为止是正确的，并涵盖其他人的一些问题:-)
关于java - 互相关:Android AudioRecord为TDoA创建示例数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/36979059/