Detecção de Assobio Humano com o Algoritmo de Goertzel no RP2040

7 — Calibração prática, comparação com o artigo anterior, encerramento e SEO

7.1 Calibração prática (engenharia de campo, não de laboratório)

Assim como no artigo anterior, a calibração define o sucesso do sistema. O Goertzel é determinístico, mas sensível a parâmetros mal escolhidos.

Siga esta ordem:

1. Confirme a taxa de amostragem
   • FS_HZ = 8000 deve ser estável.
   • Jitter excessivo reduz a coerência do Goertzel.
2. Ajuste o ganho analógico
   • O ADC deve explorar bem a faixa ±1.0 normalizada.
   • Saturação quebra o detector; sinal fraco ativa falsos negativos.
3. Gate por energia (E_MIN)
   • Meça energia média em silêncio.
   • Ajuste E_MIN ligeiramente acima desse valor.
   • Objetivo: não executar Goertzel em ruído ambiente.
4. Limiar do score (S_ON / S_OFF)
   • Assobie continuamente e observe S.
   • Ajuste S_ON para ligar com folga.
   • Ajuste S_OFF para desligar suavemente ao parar.
   • Sempre mantenha histerese (S_OFF < S_ON).
5. EMA (EMA_ALPHA)
   • Ambiente ruidoso → 0,9 a 0,95
   • Resposta rápida → 0,75 a 0,85
6. Faixa de frequências
   • Se o detector confundir fala com assobio:
     • Aumente F_MIN (ex.: 1000 Hz)
     • Diminua F_MAX (ex.: 2800 Hz)

Dica prática: calibre sempre olhando o score, não apenas o LED.

7.2 Boas escolhas vs. más escolhas (específico do Goertzel)

Boas escolhas

• Goertzel apenas para frequências conhecidas
• Pré-cálculo de coeficientes
• Gate por energia antes da varredura
• Confirmação por harmônicos
• Score normalizado (não potência bruta)
• EMA + histerese

Más escolhas

• Usar Goertzel como “FFT disfarçada” (muitos bins)
• Comparar apenas potência absoluta
• Ignorar offset DC do microfone
• Usar um único limiar fixo
• Executar cosf() dentro do loop de tempo real

Erro clássico

“Funciona no silêncio, mas falha com gente falando perto.”

Isso quase sempre indica faixa de frequências mal definida ou ausência de confirmação harmônica.

7.3 Comparação direta com o artigo anterior (Taylor + Cepstrum)

Esta série foi construída propositalmente para permitir comparação consciente, não dogmática.

Resumo honesto:

• Se você não sabe exatamente o que procura, use cepstrum.
• Se você sabe exatamente o que quer detectar, Goertzel é superior.

7.4 Encerramento

Com este artigo, você agora domina duas estratégias profissionais para resolver o mesmo problema de DSP embarcado:

1. Taylor + Cepstrum → análise estrutural do sinal
2. Goertzel → detecção espectral direcionada e eficiente

Mais importante do que escolher “o melhor algoritmo” é entender por que ele funciona, quando usar e quando não usar.

Essa arquitetura com Goertzel pode ser reutilizada diretamente para:

• DTMF
• Tons de controle industrial
• Alarmes acústicos
• Interfaces homem-máquina por som
• Detecção de falhas mecânicas tonais

Você não construiu apenas um detector de assobio —
você construiu um sensor acústico inteligente.