C#应用：音频输出中的音频样本->；FFT算法->；可视化

我是一个新手音频程序员，我第一次使用FFT。我想从音频输出中采样音频。之后，我想用FFT算法计算这些数据。我正在使用

Naudio.dll

取样要求：

• 音频输出采样
• 必须在GUI上调整采样频率
• 缓冲区大小必须在GUI上可调
• 振幅值必须为原始值（无对数滤波器/无sqrt（）滤波器…）

我怎样才能解决这个问题？要使用哪个dll

我尝试使用NAudio的样本聚合器。但我不知道怎么做

提前谢谢

public class SampleAggregator : ISampleProvider
{
    public event EventHandler<MaxSampleEventArgs> MaximumCalculated;
    private float maxValue;
    private float minValue;
    public int NotificationCount { get; set; }
    int count;

    public event EventHandler<FftEventArgs> FftCalculated;
    public bool PerformFFT { get; set; }
    private readonly Complex[] fftBuffer;
    private readonly FftEventArgs fftArgs;
    private int fftPos;
    private readonly int fftLength;
    private readonly int m;
    private readonly ISampleProvider source;

    private readonly int channels;

    public SampleAggregator(ISampleProvider source, int fftLength = 1024)
    {
        channels = source.WaveFormat.Channels;
        if (!IsPowerOfTwo(fftLength))
        {
            throw new ArgumentException("FFT Length must be a power of two");
        }
        m = (int)Math.Log(fftLength, 2.0);
        this.fftLength = fftLength;
        fftBuffer = new Complex[fftLength];
        fftArgs = new FftEventArgs(fftBuffer);
        this.source = source;
    }

    static bool IsPowerOfTwo(int x)
    {
        return (x & (x - 1)) == 0;
    }


    public void Reset()
    {
        count = 0;
        maxValue = minValue = 0;
    }

    private void Add(float value)
    {
        if (PerformFFT && FftCalculated != null)
        {
            fftBuffer[fftPos].X = (float)(value * FastFourierTransform.HammingWindow(fftPos, fftLength));
            fftBuffer[fftPos].Y = 0;
            fftPos++;
            if (fftPos >= fftBuffer.Length)
            {
                fftPos = 0;
                // 1024 = 2^10
                FastFourierTransform.FFT(true, m, fftBuffer);
                FftCalculated(this, fftArgs);
            }
        }

        maxValue = Math.Max(maxValue, value);
        minValue = Math.Min(minValue, value);
        count++;
        if (count >= NotificationCount && NotificationCount > 0)
        {
            MaximumCalculated?.Invoke(this, new MaxSampleEventArgs(minValue, maxValue));
            Reset();
        }
    }

    public WaveFormat WaveFormat => source.WaveFormat;

    public int Read(float[] buffer, int offset, int count)
    {
        var samplesRead = source.Read(buffer, offset, count);

        for (int n = 0; n < samplesRead; n+=channels)
        {
            Add(buffer[n+offset]);
        }
        return samplesRead;
    }
}

public class MaxSampleEventArgs : EventArgs
{
    [DebuggerStepThrough]
    public MaxSampleEventArgs(float minValue, float maxValue)
    {
        MaxSample = maxValue;
        MinSample = minValue;
    }
    public float MaxSample { get; private set; }
    public float MinSample { get; private set; }
}

public class FftEventArgs : EventArgs
{
    [DebuggerStepThrough]
    public FftEventArgs(Complex[] result)
    {
        Result = result;
    }
    public Complex[] Result { get; private set; }
}

public类SampleAggregator:ISampleProvider
{
已计算公共事件处理程序最大值；
私有浮动最大值；
私有价值；
公共int通知计数{get；set；}
整数计数；
公共事件事件处理程序FFT计算；
公共bool PerformFFT{get；set；}
私有只读复合体[]fftBuffer；
专用只读FftEventArgs fftArgs；
私人国际保税港区办事处；
私有只读整数长度；
私有只读int m；
私有只读ISampleProvider源；
专用只读int通道；
公共采样聚合器（ISampleProvider源，int-fftLength=1024）
{
通道=震源.WaveFormat.channels；
如果（！IsPowerOfTwo（fft长度））
{
抛出新的ArgumentException（“FFT长度必须是2的幂”）；
}
m=（int）Math.Log（fftLength，2.0）；
this.fft长度=fft长度；
fftBuffer=新络合物[fftLength]；
fftArgs=新的FftEventArgs（fftBuffer）；
this.source=源；
}
静态bool IsPowerOfTwo（int x）
{
返回值（x&（x-1））==0；
}
公共无效重置（）
{
计数=0；
maxValue=minValue=0；
}
专用无效添加（浮动值）
{
if（PerformFFT&&FftCalculated！=null）
{
fftBuffer[fftPos].X=（float）（值*FastFourierTransform.HammingWindow（fftPos，fftLength））；
fftBuffer[fftPos].Y=0；
fftPos++；
如果（fftPos>=fftBuffer.Length）
{
fftPos=0；
// 1024 = 2^10
快速傅立叶变换（真，m，fftBuffer）；
FFT计算（即fftArgs）；
}
}
maxValue=Math.Max（maxValue，value）；
minValue=Math.Min（minValue，value）；
计数++；
如果（计数>=NotificationCount&&NotificationCount>0）
{
MaximumComputed？.Invoke（这个，新的MaxSampleEventArgs（minValue，maxValue））；
重置（）；
}
}
公共WaveFormat WaveFormat=>source.WaveFormat；
公共整数读取（浮点[]缓冲区、整数偏移量、整数计数）
{
var samplesRead=source.Read（缓冲区、偏移量、计数）；
对于（int n=0；n

包含

NAudioWpfDemo

项目，该项目还包括频谱分析仪的实现。我试着解释下面最重要的部分。我将相关代码粘贴在这个答案中，但您需要查看原始源代码才能完全理解它

演示项目使用WPF

Polyline

元素（请参阅）可视化FFT数据

<UserControl x:Class="NAudioWpfDemo.SpectrumAnalyser">
    <Canvas Background="Black">
        <Polyline x:Name="polyline1" Stroke="Yellow" StrokeThickness="1"/>
    </Canvas>
</UserControl>

。。。调用

GetYPosLog（复数c）

计算每个FFT数据点的dB值

double intensityDB = 10 * Math.Log10(Math.Sqrt(c.X * c.X + c.Y * c.Y));

。。。并将转换后的数据点添加到方法

AddResult（整数索引，双幂）中的
polyline1
元素中

谢谢你的回答。对我来说看起来很有希望，但我也不知道如何使用它-/是的，你也可以用这个。包含频谱分析仪的示例代码。试着让代码运行，然后对其进行更改，使其符合您的需求。如果你被卡住了，用你的具体问题发布一个新问题。
double intensityDB = 10 * Math.Log10(Math.Sqrt(c.X * c.X + c.Y * c.Y));

Point p = new Point(CalculateXPos(index), power);
polyline1.Points.Add(p);