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我是編程ios的初學者。 我必須爲我的學校製作一個項目。我們的目標是用麥克風錄音，然後應用高通濾波器並將其保存在m4a文件中。swift 3 FFT獲取聲音的頻率m4a
在這個網站和許多其他人，我發現了很多相同的代碼，但隨着swift 3的到來，代碼不再起作用。
我從AVAudioPlayer錄製並保存從麥克風出來的內容開始。
然後我在mpc緩衝區中讀取我的文件。
我從浮點數組中的緩衝區中檢索數據。
最後，我應用了一個FFT，就像我找到的例子。
如果我顯示緩衝區的數據（來自緩衝區的float的表），它們包含的東西。
如果我顯示我的VDSP矢量它包含數據。
但是，當我應用FFT時，包含卷軸和虛數的VDSP輸出結果返回「nan」值。
這裏我不明白FFT的功能，我不明白如果resutat「output」包含頻率或者它只是包含它們的VDSP的參數之一。 （實數或虛數）：
然後，我想在這些結果上應用一個濾波器，然後將我的數值返回到一個逆FFT中，以便通過修改來重建m4a文件。
如果你能向我解釋，如果我的方法是錯誤的，或者如果它是我的代碼，
// recupere le lien du fichier audio a analysé
let url = getDocumentsDirectory().appendingPathComponent("recording.m4a")
// lancé l'audio dans le core AVaudioFile
let audioFile = try! AVAudioFile(forReading: url)
// nombre de frame dans l'audio
let frameCount = UInt32(audioFile.length)
print("frame count\(frameCount)")
//remplis un buffer avec les information du son et le nombre de framme
let buffer = AVAudioPCMBuffer(pcmFormat: audioFile.processingFormat, frameCapacity: frameCount)
do {
//lecture de l'audio dans le buffer
try audioFile.read(into: buffer, frameCount:frameCount)
print("lecture ok")
} catch {
//lecture échouer
}
print(buffer.floatChannelData?.pointee ?? "aucune valeur float")
// printer le buffer de byte de l'audio
print("\n buffer: \n");
for k in 1...frameCount
{
print("value buffer \(buffer.floatChannelData?.pointee[Int(k)])");
}
// définit un fonction log2n
let log2n = UInt(round(log2(Double(frameCount))))
// définit la taille de buffer final potentiel
let bufferSizePOT = Int(1 << log2n)
//crée une structure FFT
//Si zéro est renvoyé, la routine n'a pas réussi à allouer de stockage
let fftSetup = vDSP_create_fftsetup(log2n, Int32(kFFTRadix2))
//print fft
print("valeur du fftSetup \(fftSetup)")
// create packed real input
// séparation des buffer en nombre réel et imaginaire :
var realp = [Float](repeating: 0.0, count: bufferSizePOT/2)
var imagp = [Float](repeating: 0.0, count: bufferSizePOT/2)
/*
print("\n real and image: \n");
for k in 0..<realp.count
{
print("value real \(realp[k]) et value imaginaire \(imagp[k])");
}
*/
// construit un vecteur double contenant les real et les imaginaire
var output = DSPSplitComplex(realp: &realp, imagp: &imagp)
buffer.floatChannelData?.withMemoryRebound(to: DSPComplex.self, capacity: bufferSizePOT/2) {
/*
Copie le contenu d'un vecteur complexe intercalé C vers un vecteur complexe divisé Z; Précision unique.
void vDSP_ctoz(const DSPComplex *__C, vDSP_Stride __IC, const DSPSplitComplex *__Z, vDSP_Stride __IZ, vDSP_Length __N);
Paramètres
__C
Vecteur d'entrée complexe entrelacé à simple précision.
__IC
Stride pour C; Doit être un nombre pair.
__Z
Vecteur de sortie complexe à division simple.
za
Stride pour Z.
__N
Le nombre d'éléments à traiter.
*/
dspComplexStream in vDSP_ctoz(dspComplexStream, 2, &output, 1, UInt(bufferSizePOT/2))
}
/*
calcul la série de fourier discrette du domaine temporel ver le domaine fréquentielle
paramètre :
func vDSP_fft_zrip(_ __Setup:
- --FFTSetup: l'objet FFTsetup
_ __C: pointeur sur le vecteur complex de sortie
_ __IC: pas entre les elements de --C, (a 1 pour des meilleures performance)
_ __Log2N: Il base 2 exposant du nombre d'éléments à traiter. Par exemple, pour traiter 1024 éléments,
spécifiez 10 pour le paramètre Log2N.
_ __Direction: FFTDirection : donne la direction de la discretisations.
time domain to the frequency domain = (forward).
frequency domain to the time domain (inverse).
)*/
vDSP_fft_zrip(fftSetup!, &output, 1, log2n, Int32(FFTDirection(FFT_FORWARD)))
print("\nSpectrum:\n");
for i in 0..<realp.count
{
print("value de i \(i), réel : \(output.realp[i]), imaginaire : \(imagp[i])");
}
var fft = [Float](repeating:0.0, count:Int(bufferSizePOT/2))
let bufferOver2: vDSP_Length = vDSP_Length(bufferSizePOT/2)
vDSP_zvmags(&output, 1, &fft, 1, bufferOver2)
for i in 0..<bufferSizePOT/2
{
print("value de buff2 \(fft[i])");
}
// termine le processus FFT
vDSP_destroy_fftsetup(fftSetup)
編輯：中庸之道播放歌曲帶有過濾器的低通和不工作
engine = AVAudioEngine()
player = AVAudioPlayerNode()
player.volume = 1.0
let path = Bundle.main.path(forResource: "audio10to1000", ofType: "wav")!
let url = NSURL.fileURL(withPath: path)
let file = try? AVAudioFile(forReading: url)
var mainMixer = AVAudioMixerNode()
mainMixer = engine.mainMixerNode
engine.attach(player)
EQNode = AVAudioUnitEQ(numberOfBands: 1)
var filterParams = EQNode.bands[0] as AVAudioUnitEQFilterParameters
filterParams.filterType = .lowPass
filterParams.frequency = 500.0
filterParams.bypass = false
engine.attach(EQNode)
engine.connect(player, to: EQNode, format: file?.processingFormat)
engine.connect(EQNode, to: mainMixer, format: file?.processingFormat)
// engine.connect(player, to: mainMixer, format: file?.processingFormat)
player.scheduleFile(file!, at: nil, completionHandler: nil)
engine.prepare()
do {
try engine.start()
} catch _ {
print("******************* erreur *************")
}
player.play()
你不需要FFT施加高截止濾波器。 Google for'AVAudioUnitEQ'。如果你想自己實現一個，首先去FIR或IIR解決方案：https：//en.wikipedia.org/wiki/Low-pass_filter玩得開心！ – shallowThought
hiii 感謝您的幫助。我努力使用AVAudioUnitEQ。在mixernode中使用的所有效果（例如spitch）都可以正常工作。但Eq節點不工作。多數民衆贊成我的代碼： 3天上它沒有工作... –
沒有什麼改變...再次感謝你的幫助 只是爲了確保我明白。 當我使用500赫茲低通濾波器。如果我的音頻是一首以10hz開始的生成歌曲，然後在10秒內以1000hz結束，在一半的時候我什麼都聽不到了？ 當我改變EQ的gainGlobal，這項工作，但在filterParams中的收益並沒有改變.. –