「玩一玩」神笔马良——把图形「画」在音频里（译文 Draw Into Sound）

Conmajia 2012-05-09 09:52:40

加精

生活太平淡了！来点让人尖叫的东西吧！

在下闲逛 CP，发现一篇好文，现在把它翻译出来，大家共同研究

（翻译的！不是我编的）

这是意大利人 Angelo Gattuso（evol76）2008 年 12 月 22 日发表的文章。

点击阅读原文

很遗憾，野比到目前为止都还没有联络到作者，所以等翻译完了以后有机会再找他。

-----关于废话的分割线-------

原文是 CPOL 许可的，所以本文也在 CPOL 许可下发布。

我们放弃了所有版权，但仍然具有对作品的著作权，以及作品本身在 CPOL（或其他任何 License）之下所

应享有的法律权益和需要承担的法律义务。所以还希望转载者不要切头切尾，把文章切了 jj 再拿去当自己的发表

呵呵，说的多了。前段时间和老外聊，老外说有个中国朋友看到有他的文章，但署名不是他。老外就把链接

发给我，我一看是我翻译的，但我的名字和原发站都没有。哈哈，就剩「人棍」，那哥们给切的光溜溜的。

其实说真的，我也觉得在中国老外的那些 License 都是防君子的。但好歹也要装一下吧？

哈哈，开玩笑，个人行为，个人负责。

-----下面不是废话了------

老规矩，源码 DEMO

点我下载

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作者 Angelo Gattuso (evol76)

国籍意大利

Angelo Gattuso（安吉罗·刚图索——译者按）2003 年 11 月毕业于都灵理工大学软件工程专业。

他目前从事软件工程师，开发和策划商业软件。在 ASP.NET 和三层架构软件方面都有涉足。

他喜欢音乐、读书还有烹饪——其实他更喜欢吃。

介绍

本文的点子是「把图形画到声音里去」，尤其是画到声音的频域之中。

声音可以用多种方式表示。通常，可以用「幅度 - 时间」图（波形）和「频率 - 时间」图（频谱）来表示。

下图显示了声音在时域中的幅度波形：

图中，X 轴为时间，Y 轴为声音幅度。第二类音频信号的显示方式是显示其不同的频率组成：

图中，X 轴为时间，Y 轴为频率。浅色（白）代表高该频率成分强度较高，深色（黑）表示强度较低。

可以从图中看到，声音是如何在频率和时间上变化的。

快速傅里叶变换

快速傅里叶变换是将信号（在这里，就是音频信号）变换到其频域的一种操作。

之后，可以看到输入信号的频率组成方式。快速傅里叶变换（FFT）是一种高效计算傅里叶变换的算法。

逆操作（IFFT，逆傅里叶变换）从频域获取数据，输出时域值。我们可以利用该算法将图形画到音频中。

我们将图形作为频域信号的输入，然后应用 IFFT 算法，就可以得到音频的波形用于生成输出的 wave 文件。

程序

图中的黑板是音频信号的「频率 - 时间」图。点击「开始（Start）」按钮左边的方框，

可以改变画笔颜色，然后可以用该种颜色在黑板上绘制图形。

使用较深的颜色（如深灰）可以获得较好的处理结果。

点击「开始（Start）」按钮，利用 IFFT 算法计算数据，并生成输出音频文件。

现在我们画点东西：

我们可以用 Cooledit 之类的程序来查看结果。

（下图显示的是一个 wav 文件的「频率 - 时间」图，而非我们通常见到的波形图——译者按）

代码

程序使用 C# 编写。这里我们用到了 2 个基础库：

·Garrett Hoofman 的 Wave File Library。该库用于产生 wav 输出文件
·任意 IFFT 算法库

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Text;

using System.Drawing;

using WaveLibrary;



namespace Img2Wav

{

    class Core_Img2Wav

    {

        

        private const double MAX_DATA = +50;

        private const double MIN_DATA = -50;



        private const String NoInputBitmap = "No input bitmap";



        public Bitmap InputBitmap { get; set; }

        public WaveFile OutputWav { get; set; }



        public void Start()

        {

            int NumSamples = InputBitmap.Width * InputBitmap.Height;

            byte[] Samples = new byte[NumSamples];

            OutputWav = new WaveFile(1, 16, 44000);

            if (InputBitmap == null) throw new Exception(NoInputBitmap);

            double[] data = new double[InputBitmap.Height];



            int w = 0;

            for (int i = 0; i < InputBitmap.Width; i++) 

            {

                for (int j = 0; j < InputBitmap.Height; j++)

                {

                    Color C = InputBitmap.GetPixel(i,j);

                    data[j] = (C.R + C.G + C.B ) / 3;

                }



                FFT_Img2Wav.inverse(data);

                                

                for (int x = 0; x < data.Length; x++)

                {

                    Samples[w] = (byte)(MAX_DATA * data[x]);

                    w++;

                }

            }



            OutputWav.SetData(Samples,NumSamples);

        }

    }

}