[c#] C#で波信号の残響時間を計算する方法


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Question

私はC#でコンソールアプリケーションを開発しようとしていますが、入力用にWAVファイルを使用しています。 アプリケーションは、以下に示すように、2つのことをすべて順番に実行する必要があります。 まず、完全なコード:

class Program
{
static List<double> points = new List<double>();
static double maxValue = 0;
static double minValue = 1;
static int num = 0;
static int num2 = 0;
static List<double> values = new List<double>();
private static object akima;
static void Main(string[] args)
{
    string[] fileLines = File.ReadAllLines(args[0]);
    int count = 0;
    foreach (string fileLine in fileLines)
    {
        if (!fileLine.Contains(";"))
        {
            string processLine = fileLine.Trim();
            processLine = Regex.Replace(processLine, @"\s+", " ");
            if (Environment.OSVersion.Platform == PlatformID.Win32NT)
            {
                processLine = processLine.Replace(".", ",");
            }
            string[] dataParts = processLine.Split(Char.Parse(" "));
            points.Add(double.Parse(dataParts[0]));
            double value = Math.Pow(double.Parse(dataParts[1]), 2);
            if (value > maxValue)
            {
                maxValue = value;
                num = count;
            }
            values.Add(value);
        }
        count++;
    }
    for (int i = num; i < values.Count; i++)
    {
        if (values[i] < minValue)
        {
            minValue = values[i];
            num2 = i;
        }
    }
    Console.WriteLine(num + " " + num2);
    int between = num2 - num;
    points = points.GetRange(num, between);
    values = values.GetRange(num, between);
    List<double> defVal = new List<double>();
    List<double> defValPoints = new List<double>();
    alglib.spline1dinterpolant c;
    alglib.spline1dbuildakima(points.ToArray(), values.ToArray(), out c);
    double baseInt = alglib.spline1dintegrate(c, points[points.Count - 1]);
    List<double> defETC = new List<double>();
    for (int i = 0; i < points.Count; i += 10)
    {
        double toVal = points[i];
        defETC.Add(10 * Math.Log10(values[i]));
        defVal.Add(10 * Math.Log10((baseInt - alglib.spline1dintegrate(c, toVal)) / baseInt));
        defValPoints.Add(points[i]);
    }
    WriteDoubleArrayToFile(defValPoints.ToArray(), defVal.ToArray(), "test.dat");
    WriteDoubleArrayToFile(defValPoints.ToArray(), defETC.ToArray(), "etc.dat");
    int end = 0;
    for (int i = 0; i < points.Count; i++)
    {
        if (defVal[i] < -10)
        {
            end = i;
            break;
        }
    }
    //Console.WriteLine(num + " " + end);
    int beginEDT = num;
    int endEDT = num + end;
    double timeBetween = (defValPoints[endEDT] - defValPoints[beginEDT]) * 6;
    Console.WriteLine(timeBetween);
    for (int i = 0; i < points.Count; i++)
    {

    }
    Console.ReadLine();
}
static void WriteDoubleArrayToFile(double[] points, double[] values, string filename)
    {
        string[] defStr = new string[values.Length];
        for (int i = 0; i < values.Length; i++)
        {
        defStr[i] = String.Format("{0,10}{1,25}", points[i], values[i]);
        }
        File.WriteAllLines(filename, defStr);
    }
}
  1. WAVファイルからdecimal / float / double値を抽出する
  2. 抽出されたデータから配列を作成する
  3. ノイズ/音の減衰をデシベルのように表示するエネルギータイムカーブを作成する
  4. ステップ3で作成したETCから減衰曲線を作成する
  5. この減衰曲線からEarly Decay Time(EDT)、T15 / T20、RT60として計算します。
  6. これらのリバーブタイムをstdoutに表示します。

現時点では、私はプロセスの途中のようなものです。 私は何をしたのか説明します:

  1. 私はSoxを使って、オーディオファイルを数字のある.datファイルに変換しました
  2. 上記のファイルの各行を分割し、TimesArrayに時間を入れ、ValuesArrayのそれらの点に値を入れるだけで、C#を使って配列を作成します。
  3. 私はこの関数で処理されたデータを使ってGNUPlot経由でグラフを表示しています:10 * Math.Log10(values [i]); (ここで、iはforループ内の反復整数で、ValuesArray内のすべての項目を反復処理します)
  4. これは私が立ち往生し始めている場所です。 つまり、このステップでは、AlglibのAkimaスプライン関数を使用して線を統合することができます。 私はこの数学的計算を介して、Schroederの積分(逆転)でそれをやっています:10 * Math.Log10((baseInt - alglib.spline1dintegrate(c、toVal))/ baseInt); (ここでbaseIntは完全な曲線の基底積分として計算された値なので、逆Schroeder積分の計算された底部があります)cは、関数alglib.spline1dbuildakimaを使用するときに利用できるspline1dinterpolantです.timeArrayをx値、valueArrayをy値、cを外側のスプライン1補間記号とします。tovalはpoints配列のx値です。forループを使用して特定の値が選択されます。)これらの新しく保存された値から、その行からRT60を計算しますが、その方法はわかりません。
  5. 試しましたが、実際にはうまくいかなかった。
  6. 上記と同じですが、実際の価値はありません。

私はこれが正しい方法であるかどうかわからないので、今はかなり固執しています。 C#でどのように残響時間を高速かつ応答性の高い方法で計算できるか教えていただけたら、嬉しいです。 それを行う方法は、私が今持っているものとはまったく違うかもしれません、それはOKです、私に知らせてください!




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