Apple 的 Speak here 示例背后的数学原理

Question

我对 Apple 在 speak here example 中使用的数学有疑问。

一点背景知识：我知道 AVAudioRecorder 和 AVAudioPlayer 返回的平均功率和峰值功率以 dB 为单位。我也明白为什么 RMS 功率以 dB 为单位，并且需要使用 pow(10, (0.5 * avgPower)) 将其转换为放大器。

我的问题是：

Apple 使用这个公式来创建它的“Meter Table”

MeterTable::MeterTable(float inMinDecibels, size_t inTableSize, float inRoot)
    : mMinDecibels(inMinDecibels),
    mDecibelResolution(mMinDecibels / (inTableSize - 1)), 
    mScaleFactor(1. / mDecibelResolution)
{
    if (inMinDecibels >= 0.)
    {
        printf("MeterTable inMinDecibels must be negative");
        return;
    }

    mTable = (float*)malloc(inTableSize*sizeof(float));

    double minAmp = DbToAmp(inMinDecibels);
    double ampRange = 1. - minAmp;
    double invAmpRange = 1. / ampRange;

    double rroot = 1. / inRoot;
    for (size_t i = 0; i < inTableSize; ++i) {
        double decibels = i * mDecibelResolution;
        double amp = DbToAmp(decibels);
        double adjAmp = (amp - minAmp) * invAmpRange;
        mTable[i] = pow(adjAmp, rroot);
    }
}

所有的计算是什么 - 或者更确切地说，这些步骤中的每一个都做了什么？我认为 mDecibelResolution 和 mScaleFactor 用于绘制超过 400 个值的 80dB 范围（除非我弄错了）。但是，inRoot、ampRange、invAmpRange 和adjAmp 的意义是什么？另外，为什么meter表中的第i个条目是“mTable[i] = pow(adjAmp, rroot);”？

非常感谢任何帮助！ :)

在此先感谢您！

Answer 1

不是专家，但基于物理和数学：

假设最大振幅为 1，最小值为 0.0001 [对应于 -80db，这是苹果示例中设置的最小 db 值：#define kMinDBvalue -80.0 in AQLevelMeter.h]

minAmp 是本例的最小振幅 = 0.0001

现在，所做的只是将分贝分辨率倍数的幅度与最小幅度进行调整：
调整幅度 = (amp-minamp)/(1-minamp)
这使得调整幅度的范围 = 0 到 1，而不是 0.0001 到 1（如果需要）。

inRoot 在这里设置为 2。 rroot=1/2 - 1/2 的幂是平方根。来自苹果的文件：
// inRoot - 这控制响应的曲率。 2.0 是平方根，3.0 是立方根。但 inRoot 不必是整数值，它可以是 1.8 或 2.5 等。
本质上再次给您一个介于 0 和 1 之间的响应，其曲率会根据您为 inRoot 设置的值而变化。

Answer 2

我已经有一个月没有提出这个问题了，感谢 Geebs 的回复！ :)

因此，这与我一直在从事的一个项目有关，并且基于此的功能是在提出该问题后大约 2 天实施的。显然，我在发布结束回复时有所懈怠（对此感到抱歉）。我也在 1 月 7 日发表了评论，但回过头来，似乎我对 var 名称感到困惑。 >_

所以，这里是：

//mDecibelResolution is the "weight" factor of each of the values in the meterTable.
//Here, the table is of size 400, and we're looking at values 0 to 399.
//Thus, the "weight" factor of each value is minValue / 399.


MeterTable::MeterTable(float inMinDecibels, size_t inTableSize, float inRoot)
    : mMinDecibels(inMinDecibels),
    mDecibelResolution(mMinDecibels / (inTableSize - 1)), 
    mScaleFactor(1. / mDecibelResolution)
{
    if (inMinDecibels >= 0.)
    {
        printf("MeterTable inMinDecibels must be negative");
        return;
    }

    //Allocate a table to store the 400 values
    mTable = (float*)malloc(inTableSize*sizeof(float));

    //Remember, "dB" is a logarithmic scale.
    //If we have a range of -160dB to 0dB, -80dB is NOT 50% power!!!
    //We need to convert it to a linear scale. Thus, we do pow(10, (0.05 * dbValue)), as stated in my question.

    double minAmp = DbToAmp(inMinDecibels);

    //For the next couple of steps, you need to know linear interpolation.
    //Again, remember that all calculations are on a LINEAR scale.
    //Attached is an image of the basic linear interpolation formula, and some simple equation solving.

    //As per the image, and the following line, (y1 - y0) is the ampRange - 
    //where y1 = maxAmp and y0 = minAmp.
    //In this case, maxAmp = 1amp, as our maxDB is 0dB - FYI: 0dB = 1amp.
    //Thus, ampRange = (maxAmp - minAmp) = 1. - minAmp
    double ampRange = 1. - minAmp;

    //As you can see, invAmpRange is the extreme right hand side fraction on our image's "Step 3"
    double invAmpRange = 1. / ampRange;

    //Now, if we were looking for different values of x0, x1, y0 or y1, simply substitute it in that equation and you're good to go. :)
    //The only reason we were able to get rid of x0 was because our minInterpolatedValue was 0.

    //I'll come to this later.
    double rroot = 1. / inRoot;

    for (size_t i = 0; i < inTableSize; ++i) {
        //Thus, for each entry in the table, multiply that entry with it's "weight" factor.
        double decibels = i * mDecibelResolution;

        //Convert the "weighted" value to amplitude using pow(10, (0.05 * decibelValue));
        double amp = DbToAmp(decibels);

        //This is linear interpolation - based on our image, this is the same as "Step 3" of the image.
        double adjAmp = (amp - minAmp) * invAmpRange;

        //This is where inRoot and rroot come into picture.
        //Linear interpolation gives you a "straight line" between 2 end-points.
       //rroot =  0.5
       //If I raise a variable, say myValue by 0.5, it is essentially taking the square root of myValue.
       //So, instead of getting a "straight line" response, by storing the square root of the value,
       //we get a curved response that is similar to the one drawn in the image (note: not to scale).
        mTable[i] = pow(adjAmp, rroot);
    }
}

响应曲线图片：如您所见，“线性曲线”并不完全是一条曲线。 >_

希望这对社区有所帮助。 :)