如何在SDL2音频流数据上执行实时FFT

时间:2017-04-18 18:20:56

标签: c++ sdl signal-processing wav fftw

我正在尝试使用SDL2和FFTW3在C ++中创建音乐可视化器。 我的目标是加载.wav音频文件,然后同时播放音频并使用SDL2回调函数执行实时快速傅立叶变换。 我想得到频谱数据,以便我可以在以后实现图形可视化。

我按照SDL YouTube指南加载.wav并使用回调功能播放音频,但我不明白如何对此数据执行FFT。我遵循了另一个关于使用FFT和SDL与C产生类似效果的指南,但我仍然不确定如何实际实现它。

Uint8* sampData;
SDL_AudioSpec wavSpec;
Uint8* wavStart;
Uint32 wavLength;
SDL_AudioDeviceID aDevice;

struct AudioData {
    Uint8* filePosition;
    Uint32 fileLength;
};

void PlayAudioCallback(void* userData, Uint8* stream, int streamLength) {
    AudioData* audio = (AudioData*)userData;
    sampData = new Uint8;

    if (audio->fileLength == 0) {
        return;
    }

    Uint32 length = (Uint32)streamLength;
    length = (length > audio->fileLength ? audio->fileLength : length);

    SDL_memcpy(stream, audio->filePosition, length);

    // HERE is where i'd like to implement the FFT on 'stream' data 
    // but i don't know how to implement this using FFTW

    audio->filePosition += length;
    audio->fileLength -= length;
}

int main() {
    SDL_Init(SDL_INIT_AUDIO);

    // Load .wav file
    if (SDL_LoadWAV(FILE_PATH, &wavSpec, &wavStart, &wavLength) == NULL) {
        cerr << "Couldnt load file: " << FILE_PATH << endl;
        getchar();
    }
    cout << "Loaded " << FILE_PATH << endl;

    AudioData audio;
    audio.filePosition = wavStart;
    audio.fileLength = wavLength;

    wavSpec.callback = PlayAudioCallback;
    wavSpec.userdata = &audio;

    // Open audio playback endpoint
    aDevice = SDL_OpenAudioDevice(NULL, 0, &wavSpec, NULL, SDL_AUDIO_ALLOW_ANY_CHANGE);
    if (aDevice == 0) {
        cerr << "Audio Device connection failed: " << SDL_GetError() << endl;
        getchar();
    }
    // Play audio on playback endpoint
    SDL_PauseAudioDevice(aDevice, 0);

    // Do nothing while there's still data to be played
    while (audio.fileLength > 0) {
        SDL_Delay(100);
    }
}

根据以前的经验,我使用NumPy将.wav数据解压缩到NumPy数组中,然后发送内置的NumPy-FFT函数,但我对如何处理我在这里的SDL流数据毫无头绪。

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

你想要的是短期FFT。您可以从流中收集样本缓冲区,并在执行FFT之前将窗函数应用于样本。然后,您收集另一个缓冲区,保留第一个缓冲区中的一些样本并附加新样本。重复,直到处理完所有数据。

由于您的输入数据是实数,因此FFT是对称的,因此您只需要第一个N / 2 + 1复数输出区。这些代表来自直流电的频率。到Fs / 2。拿出他们的数量和情节。重复每个FFT。