从Audio获取logarithmic byteFrequencyData
问题描述 投票：6回答：6
我问了一个类似于此前的问题，但它没有解决我的问题并且解释得很差。这次我做了插图，希望能更好地解释。
我的音频播放器有一个简单的频谱分析仪。频率存储在每个requestAnimationFrame上更新的数组中，数组如下所示：
fbc_array = new Uint8Array(analyser.frequencyBinCount);
analyser.getByteFrequencyData(fbc_array);
Read more about getByteFrequencyData here.
所以这个工作正常，但我希望频率在整个频谱中均匀分布。现在它显示线性频率：
正如您所看到的，这里的主要频率范围是高音（高端），而最主要的频率范围是低音范围（低端）。我希望我的分析仪具有均匀分布的频率范围，如下所示：
在这里，您可以看到分析仪上均匀分布的频率。这可能吗？
我用于生成分析器的代码如下所示：
// These variables are dynamically changed, ignore them.
var canbars = 737
var canmultiplier = 8
var canspace = 1
// The analyser
var canvas, ctx, source, context, analyser, fbc_array, bars, bar_x,
bar_width, bar_height;
function audioAnalyserFrame() {
'use strict';
var i;
canvas.width = $('analyser-').width();
canvas.height = $('analyser-').height();
ctx.imageSmoothingEnabled = false;
fbc_array = new Uint8Array(analyser.frequencyBinCount);
analyser.getByteFrequencyData(fbc_array);
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height); // Clear the canvas
ctx.fillStyle = "white"; // Color of the bars
bars = canbars;
for (i = 0; i < bars; i += canmultiplier) {
bar_x = i * canspace;
bar_width = 2;
bar_height = -3 - (fbc_array[i] / 2);
ctx.fillRect(bar_x, canvas.height, bar_width, bar_height);
}
window.requestAnimationFrame(audioAnalyserFrame);
}
function audioAnalyserInitialize() {
'use strict';
var analyserElement = document.getElementById('analyzer');
if (analyserElement !== null && audioViewIsCurrent() === true) {
if (analyserInitialized === false) {
context = new AudioContext();
source = context.createMediaElementSource(audioSource);
} else {
analyser.disconnect();
}
analyser = context.createAnalyser();
canvas = analyserElement;
ctx = canvas.getContext('2d');
source.connect(analyser);
analyser.connect(context.destination);
if (analyserInitialized === false) {
audioAnalyserFrame();
}
analyserInitialized = true;
analyser.smoothingTimeConstant = 0.7;
}
}
请注意，我在for循环中跳过8个条形（参见顶部的canmultiplier）（如果我不这样做，分析器的另一半会在画布外部渲染，因为它太大了。）我不知道这是不是也可能是导致频率范围不一致的原因。
6个回答
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如果我理解正确，我认为这对你有用，虽然远非完美。
你在for循环中所做的是每8个元素对数组进行一次采样。我要做的是以对数方式进行采样。
一个例子：
//Given a range, transforms a value from linear scale to log scale.
var toLog = function(value, min, max){
var exp = (value-min) / (max-min);
return min * Math.pow(max/min, exp);
}
//This would be the frequency array in a linear scale
var arr = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20];
//In this case i'm using a range from 1 to 20, you would use the size of your array. I'm incrementing 'i' by one each time, but you could also change that
for (var i = 1; i < 20; i += 1) {
//I'm starting at 1 because 0 and logarithms dont get along
var logindex = toLog(i,1,19); //the index we want to sample
//As the logindex will probably be decimal, we need to interpolate (in this case linear interpolation)
var low = Math.floor(logindex);
var high = Math.ceil(logindex);
var lv = arr[low];
var hv = arr[high];
var w = (logindex-low)/(high-low);
var v = lv + (hv-lv)*w; //the interpolated value of the original array in the logindex index.
document.write(v + "<br/>"); //In your case you should draw the bar here or save it in an array for later.
}
我希望我能很好地解释自己。在这里你有一个working demo有一些边界错误，但它的工作原理我认为你需要。
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我相信我明白你的意思。问题不在于您的代码，而在于基础getByteFrequencyData的FFT。核心问题是音符以对数方式间隔，而FFT频率区间是线性间隔的。
音符以对数间隔：连续低音符（例如A2（110 Hz）和A2＃（116.5 Hz））之间的差异为6.5 Hz，而相同2音符之间的差异在较高的八度音阶A3（220 Hz）和A3＃（233.1）之间Hz）是13.1Hz。
FFT区间是线性间隔的：假设我们每秒处理44100个样本，FFT采用1024个样本（一个波形）的窗口，并且首先将它与一个波长乘以1024个样本（让我们称之为wave1），所以这将是1024/44100=0.023 seconds的一个时期，它是43.48 Hz，并将得到的振幅放在第一个bin中。然后它将它与频率为wave1 * 2的波（它是86.95 Hz，然后是wave1 * 3 = 130.43 Hz）相乘。所以频率之间的差异是线性的;它始终是相同的= 43.48，不同于音符的变化。
这就是为什么接近的低频将被捆绑在同一个箱中而高频接近的原因。这是FFT频率分辨率的问题。它可以通过采用大于1024个样本的窗口来解决，但这将是时间分辨率的折衷。
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您必须手动平均值（或类似的值）将其转换为对数数组;这就是FFT算法的工作方式。
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另一种方法可能有效，也可能无效。打破信号，比如5个频段。应用低通和高通滤波器以及覆盖整个频率范围的3个带通滤波器。将所有滤波器（低通）除外的输出调制为降频0。为5种不同的信号中的每一种添加分析仪。绘制每个响应，并考虑到您已经将滤波器输出频率向下移动。
各个分析仪输出仍然是一致的，但结果可能足够接近。
（可以使用一个或两个增益节点调制低至0频率，增益节点是来自振荡器节点的正弦波或余弦波。）
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有些事情应该有效：
// These variables are dynamically changed, ignore them.
var canbars = 737
var canmultiplier = 8
var canspace = 1
// The analyser
var canvas, ctx, source, context, analyser, fbc_array, bars, bar_x,
bar_width, bar_height;
function audioAnalyserFrame() {
'use strict';
var i;
canvas.width = $('analyser-').width();
canvas.height = $('analyser-').height();
ctx.imageSmoothingEnabled = false;
fbc_array = new Uint8Array(analyser.frequencyBinCount);
analyser.getByteFrequencyData(fbc_array);
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height); // Clear the canvas
ctx.fillStyle = "white"; // Color of the bars
bars = canbars;
//Find the center
var center = Math.round(bars / 2) - 1;
for (i = 0; i < fbc_array.length; i ++) {
// Update the spectrum bars, spread evenly.
bar_x = (center + (i % 2 == 0 ? -1 : 1) * Math.round(i / 2));
bar_width = 2;
bar_height = -3 - (fbc_array[i] / 2);
ctx.fillRect(bar_x, canvas.height, bar_width, bar_height);
}
window.requestAnimationFrame(audioAnalyserFrame);
}
function audioAnalyserInitialize() {
'use strict';
var analyserElement = document.getElementById('analyzer');
if (analyserElement !== null && audioViewIsCurrent() === true) {
if (analyserInitialized === false) {
context = new AudioContext();
source = context.createMediaElementSource(audioSource);
} else {
analyser.disconnect();
}
analyser = context.createAnalyser();
canvas = analyserElement;
ctx = canvas.getContext('2d');
source.connect(analyser);
analyser.connect(context.destination);
if (analyserInitialized === false) {
audioAnalyserFrame();
}
analyserInitialized = true;
analyser.smoothingTimeConstant = 0.7;
}
}
改进了一步，将“更新”包装在一个函数中
function audioAnalyserFrame() {
'use strict';
var i;
canvas.width = $('analyser-').width();
canvas.height = $('analyser-').height();
ctx.imageSmoothingEnabled = false;
fbc_array = new Uint8Array(analyser.frequencyBinCount);
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height); // Clear the canvas
ctx.fillStyle = "white"; // Color of the bars
bars = canbars;
//Find the center
var center = Math.round(bars / 2) - 1;
(update = function() {
window.requestAnimationFrame(update);
analyser.getByteFrequencyData(fbc_array);
for (i = 0; i < fbc_array.length; i++) {
// Update the spectrum bars, spread evenly.
bar_x = (center + (i % 2 == 0 ? -1 : 1) * Math.round(i / 2));
bar_width = 2;
bar_height = -3 - (fbc_array[i] / 2);
ctx.fillRect(bar_x, canvas.height, bar_width, bar_height);
}
}();
}
投票
对我来说，看起来你可以通过将当前条形的x位置乘以项10 / i来简单地将条形空出。我不确定这是否正确，但似乎是这样。八度变化在图中均匀分布，这是正确的。
查看我的傅里叶系列可视化器版本，它还可以生成音频信号的fft分析器：https://editor.p5js.org/mohragk/sketches/BkMiw4KxV
分析器代码在drawAnalyser()中。
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