一个iOS噪音计模型、以及测量原理及分贝计算

简介: 最近在办公室觉得有点吵,然后忽然想做一个噪音计测试一下噪音,在App Store下载了几款测噪音软件,使用原来都大同小异。于是决定自己实现测噪音的原理。

前言

最近在办公室觉得有点吵,然后忽然想做一个噪音计测试一下噪音,在App Store下载了几款测噪音软件,使用原来都大同小异。于是决定自己实现测噪音的原理。

分贝dB

首先要测量噪音,必须知道噪音的大小的参考的单位为分贝(dB),分贝的定义如下:

SPL = 20lg[p(e)/p(ref)]

p(e)为待测的有效声压,p(ref)为参考声压,一般取2*10E-5帕,这是人耳能分辨的最小声压(1KHz)。

就是说噪音每增加20dB,声压增强了10倍。

iOS测噪音原理

iOS设备测量噪音原理非常简单:调用系统麦克风,根据麦克风输入强度计算转化为对应的dB值。但是,实现的过程可是坑满满。

找到了一篇博客介绍iOS硬件的调用:iOS开发系列--音频播放、录音、视频播放、拍照、视频录制

iOS的AVFoundation框架中有一个AVAudioRecorder类专门处理录音操作,详见

AVAudioRecorder.h中找到下列方法

- (void)updateMeters; /* call to refresh meter values */ 更新麦克风测量值
- (float)peakPowerForChannel:(NSUInteger)channelNumber; /* returns peak power in decibels for a given channel */ 获取峰值
- (float)averagePowerForChannel:(NSUInteger)channelNumber; /* returns average power in decibels for a given channel */ 获取平局值

- (float)averagePowerForChannel:(NSUInteger)channelNumber;文档中描述:

Return Value

The current average power, in decibels, for the sound being recorded. A return value of 0 dB indicates full scale, or maximum power; a return value of -160 dB indicates minimum power (that is, near silence).

If the signal provided to the audio recorder exceeds ±full scale, then the return value may exceed 0 (that is, it may enter the positive range).

Discussion

To obtain a current average power value, you must call the updateMeters method before calling this method.

也就是说获取的麦克风测量值返回值范围为 -160dB ~ 0dB,并且注意最后那句话返回值可能超过0。

转化公式

获取的的测量值为 -160 ~ 0dB ,如何转化为我们所要的噪音值呢?在网上找了很多资料都没有结果,于是就自己摸索转化公式。

刚开始想到的是利用分贝计算公式SPL = 20lg[p(e)/p(ref)]进行计算,后来直接放弃这个方案,因为这是一个对数运算,获取到的值非常稳定,几乎不会波动,与其他的测噪软件所得的分贝值出入太大。

然后发现有个App在麦克风没有输入时显示-55dB

于是思路就有了。

其他测噪音软件的量程均为0~110dB,而我们获取的的测量值为 -160 ~ 0dB,两者之间差了50dB,也就是说以麦克风的测量值的-160dB+50dB = -110dB作为起点,0dB作为Max值,恰好量程为0~110dB.

问题看似结束,但是直接以50dB作为补偿测量结果会偏大。最后选择了分段进行处理,代码如下


-(void)audioPowerChange{
    
    [self.audioRecorder updateMeters];//更新测量值
    float power = [self.audioRecorder averagePowerForChannel:0];// 均值
    float powerMax = [self.audioRecorder peakPowerForChannel:0];// 峰值
    NSLog(@"power = %f, powerMax = %f",power, powerMax);
    
    CGFloat progress = (1.0 / 160.0) * (power + 160.0);
    
    // 关键代码
    power = power + 160  - 50;
    
    int dB = 0;
    if (power < 0.f) {
        dB = 0;
    } else if (power < 40.f) {
        dB = (int)(power * 0.875);
    } else if (power < 100.f) {
        dB = (int)(power - 15);
    } else if (power < 110.f) {
        dB = (int)(power * 2.5 - 165);
    } else {
        dB = 110;
    }
    
    NSLog(@"progress = %f, dB = %d", progress, dB);
    self.powerLabel.text = [NSString stringWithFormat:@"%ddB", dB];
    [self.audioPowerProgress setProgress:progress];

}

效果

效果如下:

目录
相关文章
|
6月前
|
存储 运维 安全
iOS加固原理与常见措施:保护移动应用程序安全的利器
iOS加固原理与常见措施:保护移动应用程序安全的利器
87 0
|
6月前
|
存储 运维 安全
iOS加固原理与常见措施:保护移动应用程序安全的利器
iOS加固原理与常见措施:保护移动应用程序安全的利器
141 0
|
C语言 索引
09-iOS之load和initialize底层调用原理分析
09-iOS之load和initialize底层调用原理分析
87 0
|
6月前
|
安全 前端开发 数据安全/隐私保护
【教程】 iOS混淆加固原理篇
本文介绍了iOS应用程序混淆加固的缘由,编译过程以及常见的加固类型和逆向工具。详细讨论了字符串混淆、类名、方法名混淆、程序结构混淆加密等加固类型,并介绍了常见的逆向工具和代码虚拟化技术。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
iOS设备功能和框架: 什么是 Core ML?如何在应用中集成机器学习模型?
iOS设备功能和框架: 什么是 Core ML?如何在应用中集成机器学习模型?
165 0
|
6月前
|
安全 算法 前端开发
【完整版教程】iOS混淆加固原理篇
在iOS开发中,应用程序的安全性和保护显得尤为重要。由于iOS系统的开放性,一些逆向工具可以轻松地对应用程序进行反编译和分析,从而导致应用程序源代码、算法和敏感信息的泄露。为了保护应用程序的安全性,我们需要对应用程序进行混淆加固。本文将介绍iOS混淆加固的原理和常见的加固类型。
|
机器学习/深度学习 API iOS开发
iOS MachineLearning 系列(17)—— 几个常用的对象识别 CoreML 模型
上一篇文章中,我们介绍了几个官方的图片分类的模型,图片分类模型的应用场景在于将图片中最主要的事物进行识别,在已有的词库中找到最可能得事物。而对象识别则要更高级一些。再之前的文章,我们介绍过可以使用官方提供的API来进行矩形识别,文本识别,二维码识别以及人脸识别等,这类识别功能的特点是我们不仅可以将图片中的物体位置和尺寸分析出来,还可以对其进行类别的分类。
343 0
|
6月前
|
JSON 安全 数据安全/隐私保护
​iOS Class Guard github用法、工作原理和安装详解及使用经验总结
​iOS Class Guard github用法、工作原理和安装详解及使用经验总结
96 0
|
6月前
|
安全 数据安全/隐私保护 iOS开发
【iOS开发】iOS App的加固保护原理:使用ipaguard混淆加固
【iOS开发】iOS App的加固保护原理:使用ipaguard混淆加固
87 0
|
12月前
|
运维 安全 数据安全/隐私保护
iOS加固原理与常见措施:保护移动应用程序安全的利器
随着移动应用的普及和用户对数据安全的关注度提高,iOS加固成为了很多开发者和企业的必备工具。那么,iOS加固是如何保护应用程序的安全性的呢? iOS加固是指对OS应用程序进行一系列的安全措施,以提高其抗逆向工程、反编译和破解的能力。下面将介绍iOS加固的原理和常见的加固措施。
iOS加固原理与常见措施:保护移动应用程序安全的利器