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iPhone: potencia de la CPU para hacer DSP/transformación de Fourier/dominio de frecuencia? (5)

Quiero analizar el audio MIC de forma continua (no solo un snipper o una muestra pregrabada) y mostrar el gráfico de frecuencia y filtrar ciertos aspectos del audio. ¿Es el iPhone lo suficientemente poderoso para eso? Sospecho que la respuesta es sí, dado el reconocimiento de voz de Google y iPhone, Shazaam y otras aplicaciones de reconocimiento de música y aplicaciones de sintonizador de guitarra. Sin embargo, no sé qué limitaciones tendré que enfrentar.

¿Alguien juega con esta área?


El código de muestra de Apple aurioTouch tiene una implementación de FFT.


Las aplicaciones que he visto hacen algún tipo de reconocimiento de música / voz necesitan una conexión a Internet, por lo que es muy probable que esto sea un tipo de cálculo de funciones en el audio y enviar estas características a través de http para hacer el reconocimiento en el servidor.

En cualquier caso, los gráficos de frecuencia y el filtrado se han hecho antes en CPUs menores hace una docena de años. El iPhone no debería ser un problema.


No puedes simplemente ingresar el código FFT escrito en C en tu aplicación ... existe la opción del compilador de pulgar que complica la aritmética de coma flotante. Tienes que ponerlo en modo armado


"Lo suficientemente rápido" puede ser una función de sus expectativas (o las de su cliente) sobre la resolución de frecuencia que busca y la frecuencia de muestreo de base.

Una FFT de punto N está en el orden de los cálculos de N * log2 (N), por lo que si no tiene suficientes MIPS, la reducción de N es un área potencial de concesión para usted.

En muchas aplicaciones, la frecuencia de muestreo no es negociable, pero si lo fuera, esta sería otra posibilidad.


Hice una aplicación que calcula el FFT en vivo

http://www.itunes.com/apps/oscope

Puedes encontrar mi código para la FFT en GitHub (aunque es un poco difícil)

http://github.com/alexbw/iPhoneFFT

El nuevo iPhone OS 4.0 SDK de Apple permite el cálculo integrado de la FFT con la biblioteca "Accelerate", así que definitivamente comenzaría a trabajar con el nuevo sistema operativo si es una parte central de la funcionalidad de su aplicación.