在python中将Goertzel算法扩展到24 kHz，32 kHz和48 kHz

Question

我正在学习实现Goertzel算法，以从记录的波形文件中检测DTMF音调。 我从这里用python实现了一个。 它支持以8 kHz和16 kHz采样的音频。 我想扩展它以支持以24 kHz，32 kHz和48 kHz采样的音频文件。

从上面链接获得的代码中，我看到作者已经设置了以下前提条件参数/常量：

self.MAX_BINS = 8
if pfreq == 16000:
    self.GOERTZEL_N = 210
    self.SAMPLING_RATE = 16000
else:
    self.GOERTZEL_N = 92
    self.SAMPLING_RATE = 8000

根据该文章，一个前可以做实际策尔，两个初步计算的是：

1. 确定采样率。
2. 选择块大小，N

因此，作者已明确将块大小设置为16k采样输入为210，8k采样输入为92。 现在，我想了解：

1. 作者如何得出此区块大小？
2. 24k，32k和48k样本的块大小是多少？

Answer 1

块大小决定了频率分辨率/选择性以及收集一个样本块所花费的时间。

检测器的带宽约为Fs / N ，当然，收集一个块所需的时间为N / Fs 。

为了获得同等的性能，应使Fs和N之间的比率大致相同，以使这两个度量保持不变。

但是，同样重要的是将块大小调整为尽可能接近要检测的波长的倍数。 基本上，Goertzel算法是计算几个选定DFT仓的快速方法，此调整会将您要查看的频率放在这些仓的中心附近。

根据最后一点对块大小进行优化可能是为什么Fs / N在代码中与8KHz和16Khz采样率不完全相同的原因。

您可以对要支持的其他采样率重做此优化，但是实际上，性能将等同于您仅使用N = 210 * Fs / 16000时已经拥有的性能。

您可以在此处找到有关块大小选择的详细说明： http : //www.telfor.rs/telfor2006/Radovi/10_S_18.pdf