Android 音乐频谱实现

最近由于需要实现音乐频谱，所以今天就为大家普及一下。关于音乐频谱你需要了解数字信号处理的知识，尤其是FFT的知识。简单说就是把时域上连续的信号(波形)强度转换成离散的频域信号(频谱)。我理解波形就是信号的强度，或者说音响设备的输出的功率，功率高，音量就大。但是歌曲的曲调是不会变的，因为频谱是不会变的。

频谱反映的是这个这个音乐在某个连续时间段内，声音的震动频率。不知道理解的对不对。

本文的音乐频谱实现是仿照Android Api Demo 里的一个例子实现的，需要Android 2.3及以上系统，因为要用到Visualizer 类，这个类只在Android 2.3以上的API才支持。

首先实例化Visualizer，参数SessionId可以通过MediaPlayer的对象获得

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1. visualizer = new Visualizer(mPlayerInstance.getAudioSessionId());  

接着设置需要转换的音乐内容长度，专业的说这就是采样，该采样值一般为2的指数倍，如64,128,256,512,1024。这里我设置了128，原因是长度越长，FFT算法运行时间更长。

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1. visualizer.setCaptureSize(Visualizer.getCaptureSizeRange()[0]);  

然后为visualizer设置监听器，这样当Capture一段数据后，就会触发两个函数进行处理。设置监听函数为

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1. setDataCaptureListener(OnDataCaptureListener listener, rata,iswave,isfft )  

参数解释：

rate， 表示采样的周期，即隔多久采样一次，联系前文就是隔多久采样128个数据，本文设置为512mHz更新一次

iswave，是波形信号

isfft，是FFT信号，表示是获取波形信号还是频域信号

OnDataCaptureListener，表监听函数，匿名内部类实现该接口，该接口需要实现两个函数

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1. onWaveFormDataCapture(Visualizer visualizer,byte[] waveform, int samplingRate)   

和

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1. public void onFftDataCapture(Visualizer visualizer,byte[] fft, int samplingRate)   

samplingRate是采样速率，即上文的rate值，512mHz。

其中两个byte[] waveform和byte[] fft数组，分别是获得波形数据和FFT的数据，该byte数组的大小即为之前设置的采样值大小128，获得数据如下图所示。

其中n为采样值，index 0 表示直流分量，Rf表示FFT计算后的实部，If表示FFT计算后的虚部。

如何计算出该频率，就是将FFT的实部和对应的虚部先各自平方再相加然后开方，简单说就是平方取模。

具体计算请看如下的代码。

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1. visualizer.setDataCaptureListener(  
2.     new Visualizer.OnDataCaptureListener() {  
3.   
4.         @Override  
5.         public void onWaveFormDataCapture(Visualizer visualizer,  
6.             byte[] waveform, int samplingRate) {  
7.   
8.             // 这里添加获得数据的处理 byte[] 数组 更新出去，并画图。这里可以把这个  
9.             // 数组传到RunOnMusic里去  
10.             // visualView.updateVisualizer(waveform);  
11.   
12.         }  
13.   
14.         @Override  
15.         public void onFftDataCapture(Visualizer visualizer,  
16.             byte[] fft, int samplingRate) {  
17.             byte[] model = new byte[fft.length / 2 + 1];  
18.             model[0] = (byte) Math.abs(fft[1]);  
19.             int j = 1;  
20.   
21.             for (int i = 2; i < 18;) {  
22.                 model[j] = (byte) Math.hypot(fft[i], fft[i + 1]);  
23.                 i += 2;  
24.                 j++;  
25.             }  
26.   
27.             visualView.updateVisualizer(model);  
28.   
29.         }  
30.     }, Visualizer.getMaxCaptureRate() / 2, false, true);  
31.   
32. }  

其中visualView是显示程序，updateVisulizer是将model获取的频谱值更新到要显示的view。

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1.      protected void onDraw(Canvas canvas) {  
2.     super.onDraw(canvas);  
3.   
4.     if (mBytes == null) {  
5.         return;  
6.     }  
7.   
8.     if (mPoints == null || mPoints.length < mBytes.length * 4) {  
9.       
10.                    mPoints = new float[mBytes.length * 4];  
11.                    mRect.set(0, 0, getWidth(), getHeight() - 50);  
12.                   
13.                    for (int i = 0; i < 9; i++) {  
14.                  
15.                        if (mBytes[i] < 0)  
16.                            mBytes[i] = 127;   
17.                          
18.                        mPoints[i * 4] = mRect.width() * i / 9;  
19.                        mPoints[i * 4 + 1] = mRect.height() / 2;  
20.                        mPoints[i * 4 + 2] = mRect.width() * i / 9;  
21.                        mPoints[i * 4 + 3] = 2 + mRect.height() / 2 + mBytes[i];  
22.                    }  
23.                    canvas.drawLines(mPoints, mForePaint);  
24.                }  
25.   
26. }  

文章转自：http://blog.csdn.net/caryee89/article/details/6935237