使用C++实现音频频谱显示
音频频谱显示是一种将音频信号转化为可视化图像的技术。这种技术可以帮助用户更加直观地理解音频信号的结构和特征,而且在音频编辑、混音、剪辑等领域也有着广泛的应用。
本文将介绍如何使用C++实现音频频谱显示。我们会使用一个名为FFTW的开源库来对音频信号进行傅里叶变换,然后将变换后的数据进行可视化显示。
首先,我们需要读取音频文件并将其表示为一个数字信号。这个过程可以使用一个叫做PortAudio的库完成。PortAudio是一个跨平台的音频输入/输出库,它支持多种操作系统,包括Windows、Mac OS和Linux等。
读取音频文件并生成数字信号的代码如下所示:
#include "portaudio.h"
#define SAMPLE_RATE (44100)
#define FRAMES_PER_BUFFER (512)
#define NUM_SECONDS (5)
#define NUM_CHANNELS (1)
typedef float SAMPLE;
typedef struct {
int frameIndex;
int maxFrameIndex;
SAMPLE *recordedSamples;
}
paData;
static int paCallback(const void *inputBuffer, void *outputBuffer, unsigned long framesPerBuffer, const PaStreamCallbackTimeInfo *timeInfo, PaStreamCallbackFlags statusFlags, void *userData)
{
paData *data = (paData*)userData;
const SAMPLE *rptr = (const SAMPLE*)inputBuffer;
SAMPLE *wptr = &data->recordedSamples[data->frameIndex * NUM_CHANNELS];
long framesToCalc = framesPerBuffer;
long i;
int finished;
unsigned long framesLeft = data->maxFrameIndex - data->frameIndex;
if (framesLeft < framesToCalc)
framesToCalc = framesLeft;
finished = paComplete;
else
finished = paContinue;
if (inputBuffer == NULL) {
for (i = 0; i < framesToCalc; i++) {
*wptr++ = SAMPLE_SILENCE;
if (NUM_CHANNELS == 2) *wptr++ = SAMPLE_SILENCE;
}
} else {
for (i = 0; i < framesToCalc; i++) {
*wptr++ = *rptr++;
if (NUM_CHANNELS == 2) *wptr++ = *rptr++;
}
}
data->frameIndex += framesToCalc;
return finished;
}
int main()
{
PaStreamParameters inputParameters;
PaStream *stream;
PaError err;
paData data;
int numSamples = NUM_SECONDS * SAMPLE_RATE;
int numBytes = numSamples * sizeof(SAMPLE);
data.recordedSamples = (SAMPLE *) malloc(numBytes);
data.maxFrameIndex = numSamples / NUM_CHANNELS;
data.frameIndex = 0;
err = Pa_Initialize();
if (err != paNoError) return 1;
inputParameters.device = Pa_GetDefaultInputDevice();
if (inputParameters.device == paNoDevice) {
fprintf(stderr,"Error: No default input device.\n");
goto done;
}
inputParameters.channelCount = NUM_CHANNELS;
inputParameters.sampleFormat = paFloat32;
inputParameters.suggestedLatency = Pa_GetDeviceInfo(inputParameters.device)->defaultLowInputLatency;
inputParameters.hostApiSpecificStreamInfo = NULL;
err = Pa_OpenStream(
&stream,
&inputParameters,
NULL,
SAMPLE_RATE,
FRAMES_PER_BUFFER,
paClipOff,
paCallback,
&data );
if (err != paNoError) goto done;
err = Pa_StartStream(stream);
if (err != paNoError) goto done;
printf("Waiting for data to be available...\n"); fflush(stdout);
while(1) {
Pa_Sleep(1000);
if (data.frameIndex >= data.maxFrameIndex) break;
}
err = Pa_StopStream(stream);
if (err != paNoError) goto done;
err = Pa_CloseStream(stream);
if (err != paNoError) goto done;
Pa_Terminate();
return 0;
done:
fprintf(stderr, "An error occurred while using the portaudio stream\n");
fprintf(stderr, "Error number: %d\n", err);
fprintf(stderr, "Error message: %s\n", Pa_GetErrorText(err));
Pa_Terminate();
if (data.recordedSamples) free(data.recordedSamples);
return 1;
}
读取音频信号后,我们需要对其进行傅里叶变换,以便将时域信号转化为频域信号。这个过程可以使用FFTW库完成。FFTW是一个高效的、跨平台的傅里叶变换库,它可以在多核CPU上并行计算和优化计算。
进行傅里叶变换的代码如下所示:
#include "fftw3.h"
int main()
{
//...
fftw_complex *in, *out;
fftw_plan p;
in = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * FRAMES_PER_BUFFER);
out = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * FRAMES_PER_BUFFER);
p = fftw_plan_dft_1d(FRAMES_PER_BUFFER, in, out, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE);
int i, j;
for (i = 0; i < data.maxFrameIndex; i += FRAMES_PER_BUFFER) {
for (j = 0; j < FRAMES_PER_BUFFER; j++) {
in[j][0] = data.recordedSamples[(i + j) * NUM_CHANNELS];
in[j][1] = 0.0;
}
fftw_execute(p);
// ...
}
fftw_destroy_plan(p);
fftw_free(in);
fftw_free(out);
//...
return 0;
}
傅里叶变换完成后,我们需要对变换结果进行可视化显示。这个过程可以使用OpenGL来完成。OpenGL是一个跨平台的图形库,它可以在多种操作系统和硬件平台上运行,包括Windows、Mac OS和Linux等。
可视化显示的代码如下所示:
#include <GL/glut.h>
void display()
{
//...
int i;
glBegin(GL_LINE_STRIP);
for (i = 0; i < FRAMES_PER_BUFFER / 2; i++) {
float x = (float)i / (FRAMES_PER_BUFFER / 2);
float y = 20.0 * log10(sqrt(out[i][0] * out[i][0] + out[i][1] * out[i][1]));
glVertex2f(x, y);
}
glEnd();
glutSwapBuffers();
}
int main(int argc, char **argv)
{
//...
glutInit(&argc, argv);
glutInitWindowSize(640, 480);
glutInitDisplayMode(GLUT_RGB | GLUT_DOUBLE);
glutCreateWindow("Audio Spectrum");
glutDisplayFunc(display);
glClearColor(1.0, 1.0, 1.0, 0.0);
glViewport(0, 0, 640, 480);
glMatrixMode(GL_PROJECTION);
glLoadIdentity();
gluOrtho2D(0.0, 1.0, -100.0, 0.0);
glMatrixMode(GL_MODELVIEW);
glLoadIdentity();
//...
return 0;
}
最后,我们只需要将上述三个部分组合起来即可实现音频频谱显示。完整的代码如下所示:
#include "portaudio.h"
#include "fftw3.h"
#include <GL/glut.h>
#define SAMPLE_RATE (44100)
#define FRAMES_PER_BUFFER (512)
#define NUM_SECONDS (5)
#define NUM_CHANNELS (1)
typedef float SAMPLE;
typedef struct {
int frameIndex;
int maxFrameIndex;
SAMPLE *recordedSamples;
}
paData;
static int paCallback(const void *inputBuffer, void *outputBuffer, unsigned long framesPerBuffer, const PaStreamCallbackTimeInfo *timeInfo, PaStreamCallbackFlags statusFlags, void *userData)
{
paData *data = (paData*)userData;
const SAMPLE *rptr = (const SAMPLE*)inputBuffer;
SAMPLE *wptr = &data->recordedSamples[data->frameIndex * NUM_CHANNELS];
long framesToCalc = framesPerBuffer;
long i;
int finished;
unsigned long framesLeft = data->maxFrameIndex - data->frameIndex;
if (framesLeft < framesToCalc)
framesToCalc = framesLeft;
finished = paComplete;
else
finished = paContinue;
if (inputBuffer == NULL) {
for (i = 0; i < framesToCalc; i++) {
*wptr++ = SAMPLE_SILENCE;
if (NUM_CHANNELS == 2) *wptr++ = SAMPLE_SILENCE;
}
} else {
for (i = 0; i < framesToCalc; i++) {
*wptr++ = *rptr++;
if (NUM_CHANNELS == 2) *wptr++ = *rptr++;
}
}
data->frameIndex += framesToCalc;
return finished;
}
void display()
{
fftw_complex *in, *out;
fftw_plan p;
in = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * FRAMES_PER_BUFFER);
out = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * FRAMES_PER_BUFFER);
p = fftw_plan_dft_1d(FRAMES_PER_BUFFER, in, out, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE);
glColor3f(1.0, 0.0, 0.0);
glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT);
glLoadIdentity();
int i, j;
for (i = 0; i < data.maxFrameIndex; i += FRAMES_PER_BUFFER) {
for (j = 0; j < FRAMES_PER_BUFFER; j++) {
in[j][0] = data.recordedSamples[(i + j) * NUM_CHANNELS];
in[j][1] = 0.0;
}
fftw_execute(p);
glBegin(GL_LINE_STRIP);
for (j = 0; j < FRAMES_PER_BUFFER / 2; j++) {
float x = (float)j / (FRAMES_PER_BUFFER / 2);
float y = 20.0 * log10(sqrt(out[j][0] * out[j][0] + out[j][1] * out[j][1]));
glVertex2f(x, y);
}
glEnd();
}
fftw_destroy_plan(p);
fftw_free(in);
fftw_free(out);
glutSwapBuffers();
}
int main(int argc, char **argv)
{
PaStreamParameters inputParameters;
PaStream *stream;
PaError err;
paData data;
int numSamples = NUM_SECONDS * SAMPLE_RATE;
int numBytes = numSamples * sizeof(SAMPLE);
data.recordedSamples = (SAMPLE *) malloc(numBytes);
data.maxFrameIndex = numSamples / NUM_CHANNELS;
data.frameIndex = 0;
err = Pa_Initialize();
if (err != paNoError) return 1;
inputParameters.device = Pa_GetDefaultInputDevice();
if (inputParameters.device == paNoDevice) {
fprintf(stderr,"Error: No default input device.\n");
goto done;
}
inputParameters.channelCount = NUM_CHANNELS;
inputParameters.sampleFormat = paFloat32;
inputParameters.suggestedLatency = Pa_GetDeviceInfo(inputParameters.device)->defaultLowInputLatency;
inputParameters.hostApiSpecificStreamInfo = NULL;
err = Pa_OpenStream(
&stream,
&inputParameters,
NULL,
SAMPLE_RATE,
FRAMES_PER_BUFFER,
paClipOff,
paCallback,
&data );
if (err != paNoError) goto done;
err = Pa_StartStream(stream);
if (err != paNoError) goto done;
glutInit(&argc, argv);
glutInitWindowSize(640, 480);
glutInitDisplayMode(GLUT_RGB | GLUT_DOUBLE);
glutCreateWindow("Audio Spectrum");
glutDisplayFunc(display);
glClearColor(1.0, 1.0, 1.0, 0.0);
glViewport(0, 0, 640, 480);
glMatrixMode(GL_PROJECTION);
glLoadIdentity();
gluOrtho2D(0.0, 1.0, -100.0, 0.0);
glMatrixMode(GL_MODELVIEW);
glLoadIdentity();
printf("Waiting for data to be available...\n"); fflush(stdout);
glutMainLoop();
err = Pa_StopStream(stream);
if (err != paNoError) goto done;
err = Pa_CloseStream(stream);
if (err != paNoError) goto done;
Pa_Terminate();
free(data.recordedSamples);
return 0;
done:
fprintf(stderr, "An error occurred while using the portaudio stream\n");
fprintf(stderr, "Error number: %d\n", err);
fprintf(stderr, "Error message: %s\n", Pa_GetErrorText(err));
Pa_Terminate();
if (data.recordedSamples) free(data.recordedSamples);
return 1;
}
上述代码实现了读取音频信号、进行傅里叶变换、可视化显示的整个过程。用户可以使用这个代码作为基础,根据自己的需求进行修改和扩展,以便应用到实际的项目中。
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OpenCV常用函数解析OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它被广泛应用于图像处理、目标识别、物体跟踪、人脸识别等领域。本文将介绍一些常用的OpenCV函数,并对其功能进行解析。
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如何使用FFmpeg生成音频频谱可视化效果音频频谱可视化是一种非常酷炫的效果,它可以将音频文件转化为可视化的图像。而FFmpeg是一款强大的音视频处理工具,可以通过它来生成音频频谱可视化效果。
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使用 OpenCV 进行图像复原随着科技的发展,图像处理技术受到越来越多的关注和重视。在许多领域,如医学影像、电影制作和安全监控等,图像复原是一项重要的任务。使用
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OpenCV模板匹配的缩放技巧OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,可以用于各种图像处理任务,其中之一就是模板匹配。模板匹配是一种在一幅图像中寻找匹配模板的技术,通过对比模板图像和待搜索图像的相似度来找出目标物体的位置。然而,在进行缩放时,模板匹配可能会面临一些挑战
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OpenCV 5.0发布:更强大的图像处理功能近日,开源计算机视觉库OpenCV发布了最新版本的5.0。这个版本带来了许多令人振奋的新功能和增强的图像处理能力,为开发人员带来了更多的创作空间。
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推荐的FFmpeg配置用于推流到RTMP视频流媒体技术的发展使得我们能够方便地通过互联网观看和分享视频内容。RTMP(Real-Time
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OpenCV图像分割技术的应用和方法图像分割是计算机视觉领域中一项重要的任务,它被广泛应用于许多领域,如医学影像处理、工业质检、农业监测等。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了一系列图像处理和计算机视觉算法,包括图像分割。本文将介绍OpenCV图像分割技术的应用和方法
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使用FFmpeg实时播放本地文件FFmpeg是一种广泛使用的开源多媒体框架,它提供了许多强大的功能,包括音视频编解码、转换、流媒体传输等。其中,实时播放本地文件是FFmpeg的一个重要应用之一。在本文中,我们将介绍如何使用FFmpeg来实现这一功能。
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使用FFmpeg进行视频处理的模板FFmpeg是一个开源的音视频处理工具,可以在命令行中对音视频进行各种处理操作。它支持多种格式的音视频文件,并提供了丰富的功能和参数,使其成为一个强大的音视频处理工具。
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Python 如何调用 FFmpeg 库Python
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Java StopRecognition分词的用法指南Java
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FFmpeg:全球最受欢迎的开源代码解析工具FFmpeg是一款全球最受欢迎的开源代码解析工具,广泛应用于音视频编解码、转码等领域。它的灵活性和强大的功能使得它在众多领域中都有广泛的应用。
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OpenCV 移动端:图像处理与计算视觉的强大工具在当今移动应用开发领域,计算机视觉技术的应用越来越受到重视。而在计算机视觉技术的背后,有一个强大的工具被广泛使用,那就是OpenCV。
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学习使用FFmpeg一步步实现悯农主题视频在现代社会中,视频已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。人们通过观看视频来获取信息、娱乐和交流。而制作一个令人难忘的视频则需要一些专业的工具和技巧。本文将介绍如何使用FFmpeg一步步实现悯农主题视频。
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