我是声音编程的新手。我有一个实时声音可视化器(http://www.codeproject.com/Articles/20025/Sound-visualizer-in-C)。我是从codeproject.com下载的。
在AudioFrame.cs类中有一个数组如下:
_fftLeft = FourierTransform.FFTDb(ref _waveLeft);
_fftLeft
是一个双数组。 _waveLeft
也是一个双数组。如上所述,他们适用
FouriorTransform.cs类的FFTDb函数为_waveLeft数组。
这是FFTDb函数:
static public double[] FFTDb(ref double[] x)
{
n = x.Length;
nu = (int)(Math.Log(n) / Math.Log(2));
int n2 = n / 2;
int nu1 = nu - 1;
double[] xre = new double[n];
double[] xim = new double[n];
double[] decibel = new double[n2];
double tr, ti, p, arg, c, s;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
xre[i] = x[i];
xim[i] = 0.0f;
}
int k = 0;
for (int l = 1; l <= nu; l++)
{
while (k < n)
{
for (int i = 1; i <= n2; i++)
{
p = BitReverse(k >> nu1);
arg = 2 * (double)Math.PI * p / n;
c = (double)Math.Cos(arg);
s = (double)Math.Sin(arg);
tr = xre[k + n2] * c + xim[k + n2] * s;
ti = xim[k + n2] * c - xre[k + n2] * s;
xre[k + n2] = xre[k] - tr;
xim[k + n2] = xim[k] - ti;
xre[k] += tr;
xim[k] += ti;
k++;
}
k += n2;
}
k = 0;
nu1--;
n2 = n2 / 2;
}
k = 0;
int r;
while (k < n)
{
r = BitReverse(k);
if (r > k)
{
tr = xre[k];
ti = xim[k];
xre[k] = xre[r];
xim[k] = xim[r];
xre[r] = tr;
xim[r] = ti;
}
k++;
}
for (int i = 0; i < n / 2; i++)
decibel[i] = 10.0 * Math.Log10((float)(Math.Sqrt((xre[i] * xre[i]) + (xim[i] * xim[i]))));
return decibel;
}
当我在吉他中播放音符时,我想以数字格式知道它的频率。我编写了一个foreach循环来了解_fftLeft数组的输出,如下所示,
foreach (double myarray in _fftLeft)
{
Console.WriteLine(myarray );
}
此输出包含大量实时值,如下所示。
41.3672743963389
,43.0176034462662,
35.3677383746087,
42.5968946936404,
42.0600935794783,
36.7521669642071,
41.6356709559342,
41.7189032845742,
41.1002451261724,
40.8035583510188,
45.604366914128,
39.645552593115
我想知道这些值是什么(频率与否)?如果答案是频率,那么为什么它包含低频值?当我弹吉他音符时,我想检测特定吉他音符的频率。
答案 0 :(得分:0)
根据发布的代码,FFTDb
首先计算FFT,然后计算并以对数分贝比例返回频谱的大小。换句话说,对于一组谨慎的频率,_fftLeft
则包含幅度。可以根据this answer使用阵列索引和采样频率计算这些频率的实际值。
例如,如果您正在为纯正弦音输入绘制_fftLeft
输出,您应该能够在与正弦频率对应的索引中看到明显的尖峰。然而,对于吉他音符,您可能会看到与谐波对应的多个尖峰。要检测音符的频率又称音高是一个更复杂的主题,通常需要使用几个pitch detection algorithms中的一个。