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Crear visualizador de música (12)
Este enlace hace exactamente lo que usted desea, y el código fuente se puede descargar: lo encontré realmente útil: http://www.raywenderlich.com/36475/how-to-make-a-music-visualizer-in-ios
Entonces, ¿cómo alguien crea un visualizador de música? He buscado en Google, pero realmente no he encontrado nada que hable sobre la programación real; principalmente enlaces a complementos o visualización de aplicaciones.
Uso iTunes pero me doy cuenta de que necesito Xcode para programarlo (actualmente estoy implementado en Iraq y no puedo descargar ese gran archivo). Así que ahora mismo estoy interesado en aprender "la teoría" detrás de esto, como procesar las frecuencias y todo lo que se requiera.
- Diseñe un algoritmo para dibujar algo interesante en la pantalla dado un conjunto de variables
- Diseñe una forma de convertir una secuencia de audio en un conjunto de variables que analice cosas tales como frecuencia de beats / minutos, diferentes rangos de frecuencia, tono, etc.
- Conecte las variables en su algoritmo y mire cómo dibuja.
Una visualización simple sería aquella que cambiaba el color de la pantalla cada vez que la música sobrepasaba un umbral de frecuencia determinado. o simplemente escribir los bpm en la pantalla. o simplemente mostrando un ociliscopio.
echa un vistazo a este artículo de wikipedia
A medida que un visualizador reproduce un archivo de canción, lee los datos de audio en muy poco tiempo (generalmente menos de 20 milisegundos). El visualizador hace una transformada de Fourier en cada sector, extrae los componentes de frecuencia y actualiza la pantalla visual usando la información de frecuencia.
La forma en que se actualiza la pantalla visual en respuesta a la información de frecuencia depende del programador. En general, los métodos gráficos deben ser extremadamente rápidos y livianos para poder actualizar los elementos visuales al ritmo de la música (y no empantanar la PC). En los primeros días (y aún), los visualizadores a menudo modificaban la paleta de colores en Windows directamente para lograr algunos efectos bastante geniales.
Una característica de los visualizadores basados en componentes de frecuencia es que a menudo no parecen responder muy bien a los "latidos" de la música (como los éxitos de percusión, por ejemplo). Se pueden escribir visualizadores más interesantes y receptivos que combinan la información del dominio de la frecuencia con una conciencia de "picos" en el audio que a menudo corresponden a los éxitos de percusión.
Hay una variedad de formas de procesar los datos de audio, la más simple de las cuales es simplemente mostrarla como una forma de onda que cambia rápidamente, y luego aplicar algún efecto gráfico a eso. De forma similar, cosas como el volumen pueden calcularse (y pasarse como un parámetro a alguna rutina de gráficos) sin hacer una Transformada Rápida de Fourier para obtener frecuencias: simplemente calcule la amplitud promedio de la señal.
Convirtiendo los datos al dominio de frecuencia usando una FFT o de otra manera permite efectos más sofisticados, incluyendo cosas como espectrogramas . Es engañosamente engañoso detectar incluso cosas bastante ''obvias'' como el tiempo de los ritmos del tambor o el tono de las notas directamente desde la salida FFT
La detección confiable de tiempos y la detección de tonos son problemas difíciles, especialmente en tiempo real. No soy un experto, pero esta página se ejecuta a través de algunos algoritmos de ejemplo simples y sus resultados.
Por lo general, toma una cierta cantidad de datos de audio, ejecuta un análisis de frecuencia sobre ella y usa esa información para modificar algún gráfico que se muestra una y otra vez. La forma obvia de hacer el análisis de frecuencia es con una FFT , pero la detección de tono simple puede funcionar igual de bien, con una carga de cálculo inferior más baja.
Entonces, por ejemplo, usted escribe una rutina que dibuja continuamente una serie de formas dispuestas en un círculo. A continuación, usa las frecuencias dominantes para determinar el color de los círculos y usa el volumen para establecer el tamaño.
Si está buscando una pequeña descarga, un conjunto de herramientas bastante portátil para jugar (y una comunidad rabiosa a la que recurrir), le sugiero que procese Processing ( http://www.processing.org ), particularmente http://processing.org/ aprendizaje / bibliotecas / bajo ESS. Eso debería llevarte por el agujero del conejo. No haría un visualizador de iTunes, pero se usó para crear prototipos de este: http://www.barbariangroup.com/software/magnetosphere, que se convirtió en el visualizador predeterminado de iTunes.
Para crear BeatHarness ( http://www.beatharness.com ) he ''simplemente'' usado una FFT para obtener el espectro de audio, luego uso algunos filtros y detectores de inicio / borde.
Acerca de la transformación rápida de Fourier: http://en.wikipedia.org/wiki/Fast_Fourier_transform
Si está acostumbrado a las matemáticas, le recomendamos que lea la página de Paul Bourke: http://local.wasp.uwa.edu.au/~pbourke/miscellaneous/dft/
(De todos modos, Paul Bourke es un nombre que desea buscar en Google, tiene mucha información sobre temas que desea conocer ahora o probablemente en los próximos 2 años;))
Si quieres leer sobre beat / tempo-detection google para Masataka Goto, ha escrito algunos artículos interesantes al respecto.
Editar:
Su página de inicio: http://staff.aist.go.jp/m.goto/ Lectura interesante: http://staff.aist.go.jp/m.goto/PROJ/bts.html
Una vez que tenga algunos valores para, por ejemplo, graves, medios tonos, agudos y volumen (izquierda y derecha), todo depende de su imaginación qué hacer con ellos. Muestre una imagen, multiplique el tamaño por el bajo, por ejemplo, obtendrá una imagen que ampliará el ritmo, etc.
Vaya a http://developer.apple.com/library/mac/#technotes/tn/tn2016.html . Proporciona información sobre los visualizadores de iTunes directamente desde Apple, y menciona que iTunes puede darle datos de forma de onda después de FFT sin que usted haga ningún trabajo.
Lee Brimelow tiene un excelente video tutorial para hacer esto en flash. Debería apuntarlo en la dirección correcta, incluso si desea implementarlo utilizando algo que no sea flash.
Como sugiere el procesamiento de @Pragmaticyankee es de hecho una forma interesante de visualizar tu música. Puede cargar su música en Ableton Live y usar un EQ para filtrar las frecuencias altas, medias y bajas de su música. Luego, puede usar un plugin VST follwoing para convertir envolventes de audio en mensajes MIDI CC, tales como Gatefish by Mokafix Audio (funciona en Windows) o el plugin midiAudioToCC de PizMidi (funciona en mac). A continuación, puede enviar estos mensajes MIDI CC a una herramienta de hardware emisora de luz que admita MIDI, por ejemplo, percussa audiocubes. Puede usar un cubo para cada frecuencia que desee visualizar y asignarle un color al cubo. Eche un vistazo a esta publicación:
VizKit de Heiko Wichmann parece ser una muy buena plataforma cruzada (de terceros) sdk y punto de partida (utiliza la API de Visualizer que Apple lanzó hace un tiempo).
Acabo de compilarlo con Xcode e incluye un proyecto de estudio visual también. iTunes se bloqueó una vez, pero funcionó bien con eso después de eso. Lo que me gusta hasta ahora: bajas dependencias (tuve que arreglar una ruta de framework en mi entorno), muchas muestras (ecualización, espectro, ilustraciones del álbum, histogramas), arquitectura muy clara , licencia agradable.
También disponible en Sourceforge .
Recientemente hemos agregado rutinas de entrada de datos de audio basados en DirectSound en la biblioteca de visualización de datos LightningChart . LightningChart SDK es un conjunto de componentes para Visual Studio .NET (WPF y WinForms), puede que le resulte útil.
Con el componente AudioInput, puede obtener muestras de datos de forma de onda en tiempo real del dispositivo de sonido. Puede reproducir el sonido desde cualquier fuente, como Spotify, WinAmp, reproductor de CD / DVD o usar un conector de entrada de micrófono.
Con el componente SpectrumCalculator, puede obtener el espectro de potencia (conversión FFT) que es útil en muchas visualizaciones.
Con el componente LightningChartUltimate puede visualizar datos en muchas formas diferentes, como gráficos de formas de onda, gráficos de barras, mapas de calor, espectrogramas, espectrogramas 3D, líneas tridimensionales, etc., y se pueden combinar. Toda representación se lleva a cabo a través de la aceleración Direct3D.
Nuestros propios ejemplos en el SDK tienen un enfoque científico, no tienen mucho aspecto de entretenimiento, pero definitivamente también se pueden usar para visualizaciones de entretenimiento increíbles.
También tenemos SignalGenerator configurable (barridos, configuraciones multicanal, senos, cuadrados, triángulos y formas de onda de ruido, transmisión WAV en tiempo real y componentes de salida de audio DirectX para enviar datos de onda desde altavoces o salida de línea).
[Soy CTO de los componentes de LightningChart, haciendo esto solo porque me gusta :-)]