问什么样的声音处理算法可以让你像这样进行可视化？

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首先，所有这些似乎都是基于FFT算法(快速傅立叶变换)，它可以为特定的时间切片提取声波，并将其分离成X-Y谱线图，其中X代表频谱(通常基于20 or到20 000 or)，Y表示每个不同频率的声音的幅度或体积。

如果您查看第一次可视化(在视频前面的平面，无色的可视化)，您将看到它朴素的形式。您会注意到，较低的音符在左侧以峰值和尖峰出现，而较高的音符出现在中间和右侧，这是经典的Fourier变换映射。(事实上，这段视频最大的缺点是，在下半部分，在介绍之后，从左到右的FFT映射是有缺陷的，这样大多数最高和最低的音符都会切断可视化的左右边缘)。

从现在开始，他只是在这个基本的技巧中添加了不同的、越来越复杂的装饰品。首先，他添加了一个非常基本的颜色映射:波形的高度直接映射到它的颜色:从红色(最低)到深蓝色/靛蓝(最高)，遵循经典的ROYGBIV模式(红色、橙色、黄色、绿色、蓝色、靛蓝、紫色)。记住，高度在这个频率上也与体积相对应。据我所知，他始终使用同样的颜色映射，没有任何变化。

所有随后的装饰和变体似乎只是不同的方式来玩进步的时间映射。起初，他只是把视觉区域前面的波形映射出来，然后逐渐地将它们流走，这样他就有效地绘制了一个连续运行的三维曲面图，它的频率从左向右运行，音量(和颜色)从下到上运行，时间从前到后运行。这是你的第一张照片。

其他的一切都是越来越复杂的版本，以更复杂的方式映射时间(和时间)。举个例子，在第二个圆形图中，我认为他是在一个非常快的径向扫描图中，在中间的一个明显的极点上映射时间。