C#使用 NAudio 实现音频可视化的方法

预览:

捕捉声卡输出:

实现音频可视化, 第一步就是获得音频采样, 这里我们选择使用计算机正在播放的音频作为采样源进行处理:

naudio 中, 可以借助 wasapiloopbackcapture 来进行捕捉:

分离左右通道:

获取完采样后, 我们还需要对采样进行一点小处理, 因为捕获的数据是分通道的, 一般是左右声道:

取通道平均值

将采样分为一个个通道的采样后, 我们可以将其合并, 取平均值, 以便于绘制:

绘制时域图象:

处理刚刚的采样后, 你可以直接将其作为数据绘制到窗口中, 这即是时域图象, 这里使用最简单的折线绘制.

傅里叶变换:

naudio 中还提供了快速傅里叶变换的方法, 通过傅里叶变换, 可以将时域数据转换为频域数据, 也就是我们所说的频谱

分析频域信息:

对于傅里叶变换的频域信息, 需要稍加处理才可以方便的使用, 首先是提取有用的信息:

绘制频域图象:

得到上面分析后的 finaldata 后, 我们就可以直接绘制出来了, 这次使用柔和的曲线绘制

更优的绘制:

上面的时域和频域图象, 我们都是一股脑的将数据的索引作为 x 坐标, 窗口高度减去数据值作为 y 坐标, 有两个突出的问题:

• 数据可能无法填满窗口的宽度或者超出窗口的宽度范围
• 数据太大时, 也会导致绘制的线条超出窗口高度

第一个问题好解决, 直接使索引所占数据长度的百分比恰好等于 x 坐标相对于窗口宽度的百分比即可:

\[x = index \div datalength * windowwidth\]

对于第二个问题, 有两个解决方案, 一是直接为数据加权重, 例如统一乘 0.5, 使数据减小一节, 二就是套一个函数, 例如 log 函数, 毕竟 log 函数在较高自变量的情况下, 因变量的变化趋势越来越小, 我们只需要对这个 log 函数进行稍加处理, 就可以直接应用到数据变换数据上, 使其不超出窗口绘图区域

另外, 我们也可以平滑频谱显示(指动画变换), 它的原理大概是这样:

• 例如这次进行傅里叶变换的结果是: {0, 100, 50},
• 下一次傅里叶变换的结果是: {100, 0, 0},
• 可以得出, 增量为: {100, -100, -50},
• 在更新变换结果时, 我们不再直接将新的结果替换旧的结果, 而是在旧的结果的基础上, 加上增量×权重
• 例如权重是 0.5 时, 那么实际增量是: {50, -50, -25},
• 那么实际新的值是: {50, 50, 25},
• 如果下一次变换的结果还是 {100, 0, 0}, 那我们再次从 {50, 50, 25} 向新值逼近, 权重仍然是 0.5, 那么实际增量是: {25, -25, -12.5},

注意到了吗? 这次的增量是上次增量的一半, 这正好是一个减速运动, 而且新值与旧值的差越大, 变化的就越快, 而它们会不断重合, 因而速度不断变慢, 形成减速运动的频谱图.

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