支付宝中当面付的通过音频传输数据的研究（1）

近日公司提出了一个需求,要求做一个类似当面付中通过音频传输用户ID的方法。

拿到任务后马上祭起GOOGLE大法去查找。（此处再次吐槽一下GWF——我去年买了个表，超耐磨）

首先找到的是一个开源的软件 https://github.com/JesseGu/SinVoice 是Android的 。

首先试用，但是发现这个软件在传输过程中会有很多尖锐的声音产生，而支付宝就没有。

不管了，先看代码。。

里面有2个重要的类，SinGenerator（正弦生成）、VoiceRecognition(声音识别）。

经过研究 其原理就是通过SinGenerator将数据转换为不同频率的音频， 然后播放出去，接受方收到数据后查找从整数到负数变化的点，标记好后先后继续查找，当再找找到从整数到负数的变化点后，用新的变化点减去标记的变化点，就得出了一个时间，然后就可以算出这个正弦音频的频率。

生成音频的主要过程（

 public void gen(int genRate, int duration) {
        if (STATE_START == mState) {
            mGenRate = genRate;
            mDuration = duration;

            if (null != mListener) {
                mListener.onStartGen();
            }

            int n =  mBits/2;
            int totalCount = (mDuration * mSampleRate) / 1000; //441个采样点
            double per = ( 2 * Math.PI * (double)mGenRate / (double) mSampleRate) ;
            double d =0;
            LogHelper.d(TAG, "genRate:" + genRate);
            if (null != mCallback) {
                mFilledSize = 0;
                BufferData buffer = mCallback.getGenBuffer();
                if (null != buffer) {
                    for (int i = 0; i < totalCount; ++i) {
                        if (STATE_START == mState) {
                            int out = (int) (Math.sin(dh)*n) ;
                            if (mFilledSize >= mBufferSize - 1) {
                                // free buffer
                                buffer.setFilledSize(mFilledSize);
                                mCallback.freeGenBuffer(buffer);

                                mFilledSize = 0;
                                buffer = mCallback.getGenBuffer();
                                if (null == buffer) {
                                    LogHelper.d(TAG, "get null buffer");
                                    break;
                                }
                            }

                            buffer.mData[mFilledSize++] = (byte) (out & 0xff);
                            if (BITS_16 == mBits) {
                                buffer.mData[mFilledSize++] = (byte) ((out >> 8) & 0xff);
                            }

                            d +=per;
                        } else {
                            LogHelper.d(TAG, "sin gen force stop");
                            break;
                        }
                    }
                } else {
                    LogHelper.d(TAG, "get null buffer");
                }

                if (null != buffer) {
                    buffer.setFilledSize(mFilledSize);
                    mCallback.freeGenBuffer(buffer);
                }
                mFilledSize = 0;

                if (null != mListener) {
                    mListener.onStopGen();
                }
            }
        }
    }

识别的主要函数

private void process(BufferData data) {
        int size = data.getFilledSize() - 1;
        short sh = 0;
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            short sh1 = data.mData[i];
            sh1 &= 0xff;
            short sh2 = data.mData[++i];
            sh2 <<= 8;
            sh = (short) ((sh1) | (sh2));

            if (!mIsStartCounting) {
                if (STATE_STEP1 == mStep) {
                    if (sh < 0) {
                        mStep = STATE_STEP2;
                    }
                } else if (STATE_STEP2 == mStep) {
                    if (sh > 0) {
                        mIsStartCounting = true;
                        mCirclePointCount = 0;
                        mStep = STATE_STEP1;
                    }
                }
            } else {
                ++mCirclePointCount;
                if (STATE_STEP1 == mStep) {
                    if (sh < 0) {
                        mStep = STATE_STEP2;
                    }
                } else if (STATE_STEP2 == mStep) {
                    if (sh > 0) {
                        // preprocess the circle
                        int circleCount = preReg(mCirclePointCount);

                        // recognise voice
                        reg(circleCount);

                        mCirclePointCount = 0;
                        mStep = STATE_STEP1;
                    }
                }
            }
        }
    }

后面的事情就是移植的IOS上，很简单，基本上就是把代码复制过去就可以了。

然后给领导看~~~ 领导一句话就将所有的努力变成了狗屎——声音太刺耳。。。。。。。。。

没有办法了，只好去研究当面付

1）录音。 用CoolEdit录音

这就是支付宝产生的音频 其中"咻"的一声是红色的部分，但是我们看到字两个咻之间还是有音频波形，但是听不见，所有由此判断 ，这部分数据肯定是在人的听力范围之外。也就是说， 不是次声波就是超声波。

放大这部分数据

放大的波形还是没有什么特点，而且频率都一样，接近50Hz(次声波），所以由此判断数据还是不对，只有继续放大。

好了到此我们可以肯定 支付宝应该是使用2个正弦的乘积产生的波形 sin(2*PI*超声频率/采样率)*sin(2*PI*次声频率/采样率）——很像调频的公式。

好了 我们可以修改SinGenerator这个类进行来产生类似支付宝的音频。结果很理想，播放出啦后听不见， 用CoolEdit可以采集到类似支付宝的数据。

为题出来了 怎么判断高频啊~~ 因为手机的采样最高为44100，也就是说 最多能表达22050Hz的波形， 而我们的差生的数据有20000Hz，基本上每个采样周期都其数据都回产生呢跨过基线的数据， 素以 已经不能SinVoice的方法判断频率了，太快了。

开始重点了

使用CoolEdit查看支付宝音频的频谱。。。。。。

看到了什么，上面的粗线。。。。原来支付使用超声波频率并不一样，明显是一段一段的，由此判断 数据肯定就是这些。。而且每段都大概是20ms，吼吼。。数据出来了

仔细观察，支付宝的数据都是意48段重复播放的。

既然用CoolEdit的频谱能看到数据 我们用手机算出来这个频谱吧。。。(继续Google大法——再次吐槽GWF）(频谱的计算方法）

搜索后 悲剧了....真心看不懂啊用FFT计算连续信号的频谱.......好吧 怎么说有个关键词了 “FFT”  。什么是FFT呢 ——快速傅里叶变换-，继续不懂。。。。

哥是学计算机的 貌似没有学过这个啊，好吧就算是学过，毕业小20年了，早还给老师了。。。。。

没有办法 学习吧。。。 苦逼。。。。。

下面几篇文章，很不错

http://blog.csdn.net/lhfslhfs/article/details/7684494

http://blog.csdn.net/xuexiang0704/article/details/8295425

http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6196862

好了有目标了 后边慢慢进行吧。。。。