问创建音乐可视化工具

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当可视化工具播放歌曲文件时，它会以非常短的时间片(通常少于20毫秒)读取音频数据。可视化工具对每个切片进行傅立叶变换，提取频率分量，并使用频率信息更新视觉显示。

如何响应于频率信息来更新视觉显示取决于程序员。通常，图形方法必须非常快速和轻量级，以便随着音乐及时更新视觉效果(而不会使PC陷入困境)。在早期(甚至现在)，可视化工具经常直接修改Windows中的调色板，以实现一些非常酷的效果。

基于频率分量的可视化工具的一个特点是，它们似乎不能很好地响应音乐的“节拍”(例如，打击乐)。可以编写更有趣和更具响应性的可视化工具，将频域信息与音频中通常对应于打击乐的“尖峰”的意识结合起来。

为了创建BeatHarness ( http://www.beatharness.com )，我“简单地”使用了快速傅立叶变换来获得音频频谱，然后使用了一些滤波和边缘/首发检测器。

关于快速傅立叶变换：http://en.wikipedia.org/wiki/Fast_Fourier_transform

如果你习惯于数学，你可能需要阅读Paul Bourke的页面：http://local.wasp.uwa.edu.au/~pbourke/miscellaneous/dft/

(Paul Bourke是一个你无论如何都想在谷歌上搜索的名字，他有很多关于你现在想知道或可能在未来两年内想知道的话题的信息；)

如果你想为Masataka Goto阅读有关节拍/节拍检测的谷歌文章，他写了一些关于它的有趣的论文。

编辑：

他的主页：http://staff.aist.go.jp/m.goto/有趣的阅读：http://staff.aist.go.jp/m.goto/PROJ/bts.html

一旦你有了一些值，例如低音，中间音，高音和音量(左和右)，这一切都取决于你的想象力如何处理它们。显示一张图片，例如，将大小乘以低音-你将得到一张可以放大节拍的图片，等等。

通常，您需要获取一定数量的音频数据，对其运行频率分析，并使用这些数据来修改一些反复显示的图形。进行频率分析的最明显的方法是使用FFT，但简单的tone detection也可以很好地工作，具有较低的计算开销。

因此，例如，您编写了一个例程，该例程连续绘制一系列排列在圆中的形状。然后使用主频确定圆的颜色，并使用音量设置大小。