我想将.wav文件中的低频,中频和高频分开。 因为我使用FFT将数据从时域转换到频域。
在NAudio的帮助下读取文件和应用快速傅立叶变换的代码就像
OpenFileDialog file = new OpenFileDialog();
file.ShowDialog();
WaveFileReader reader = new WaveFileReader(file.FileName);
int samepleRate = reader.WaveFormat.SampleRate;
double ts = 1.0 / samepleRate;
int _fftLength = 4096;
double time = reader.TotalTime.TotalSeconds;
int channels = reader.WaveFormat.Channels;
int _m = (int)Math.Log(_fftLength, 2.0);
float fileSize = (float)reader.Length / 1048576;
if (fileSize < 2)
window = 8;
else if (fileSize > 2 && fileSize < 4)
window = 16;
else if (fileSize > 4 && fileSize < 8)
window = 32;
else if (fileSize > 8 && fileSize < 12)
window = 128;
else if (fileSize > 12 && fileSize < 20)
window = 256;
else if (fileSize > 20 && fileSize < 30)
window = 512;
else
window = 2048;
byte[] readBuffer = new byte[reader.Length];
reader.Read(readBuffer,0,readBuffer.Length);
float[] data = ConvertByteToFloat(readBuffer,readBuffer.Length);
Complex[] fftBuffer= new Complex[_fftLength];
int fftPos = 0;
for (int i = 0; i < _fftLength; i++)
{
fftBuffer[fftPos].X = (float)(data[i] * NAudio.Dsp.FastFourierTransform.HammingWindow(i,_fftLength));
fftBuffer[fftPos].Y = 0;
fftPos++;
}
NAudio.Dsp.FastFourierTransform.FFT(true, _m, fftBuffer);
private float[] ConvertByteToFloat(byte[] array, int length)
{
int samplesNeeded = length / 4;
float[] floatArr = new float[samplesNeeded];
for (int i = 0; i < samplesNeeded; i++)
{
floatArr[i] = (float)BitConverter.ToInt32(array, i * 4);
}
return floatArr;
}
//ZedGraph code
GraphPane myPane = zedGraphControl1.GraphPane;
myPane.Title.Text = "Frequency domain output";
PointPairList list1 = new PointPairList();
PointPairList list2 = new PointPairList();
for (int i = 0; i < fftBuffer.Length; i++)
{
list1.Add(i, fftBuffer[i].Y);
}
list2.Add(0, 0);
//list2.Add(time, 0);uncomment this and remove below to plot time domain graph
var maxIndex = -1;
var maxValue = 0f;
for (var j = 0; j < _fftLength / 2; j++)
{
var value = fftBuffer[j].X * fftBuffer[j].X
+ fftBuffer[j].Y * fftBuffer[j].Y;
if (value > maxValue)
{
maxIndex = j;
maxValue = value;
}
var freq = maxIndex == -1 ? 0
: (ushort)Math.Round((_fftLength - maxIndex) / (_fftLength * ts));
list2.Add(freq, 0);
}
if (myCurve1 != null && myCurve2 != null)
{
myCurve1.Clear();
myCurve2.Clear();
}
myCurve1 = myPane.AddCurve(null, list1, Color.Blue, SymbolType.None);
myCurve1.IsX2Axis = true;
myCurve2 = myPane.AddCurve(null, list2, Color.Black, SymbolType.None);
myPane.XAxis.Scale.MaxAuto = true;
myPane.XAxis.Scale.MinAuto = true;
myPane.YAxis.Title.Text = "Amplitude";
myPane.XAxis.Title.Text = "Frequency";
zedGraphControl1.AxisChange();
zedGraphControl1.Invalidate();
现在我得到了频域数据,我将它绘制在ZedGraph上,其中Y轴为Amplitude,X轴为Frequency。 FFT output on ZedGraph
现在我有复杂的数据作为FFT输出,但如何将下面列出的频率与给定数据分开,以及如何生成或播放该特定频率的文件。
任何建议或指导都将非常感谢.. !!
答案 0 :(得分:0)
如果您只想过滤音频流,那么您将采用计算成本较高的方法。 FFT非常适合识别光谱特征。但是如果你想把时间用于频率和时间,那就是大量的数字运算(你很可能不喜欢你所听到的)。如果保留当前声明的路径,则需要在频域中进行某种形式的屏蔽,然后将其转换回时间。当你转换回时间(一个真正的产品)时,它会听起来“脏”(你需要实现某种形式的想象到真正的合并)。在你的代码中,你形成一个幅度平方来回到一个实时系列(注意 - 这将给你一个纠正的信号 - 这应该听起来很嘶嘶声。)
如果要隔离特定频段,请从某种形式的FIR带通滤波器开始。如果您想在开发过程中听到结果,请查看如何使用Android AudioTrack类的示例。