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연구와 많은 시행 착오 끝에 나는이라는 요소가 인 것으로 생각되는 스펙트로 그램을 만들 수 있다는 사실을 알게되었습니다.자바에서 FFT를 사용하여 .wav에서 스펙트로 그램 만들기
먼저 .wav 파일을 바이트 배열로 읽어 데이터 부분 만 추출합니다.
2. 바이트 배열을 오른쪽 및 왼쪽 채널의 평균을 취하는 double 배열로 변환합니다. 또한 1 채널의 1 샘플은 2 바이트로 구성됩니다. 그래서, 4 바이트는 1 더블.
특정 윈도우 크기가 2 인 경우 here에서 FFT를 적용하고 주파수 도메인에서 진폭을 구합니다. 이것은 스펙트로 그램 이미지의 수직 스트립입니다.
4. 동일한 창 크기로 반복적으로 수행하고 전체 데이터에 대해 겹쳐서 스펙트로 그램을 얻습니다.
다음
import java.io.IOException;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Arrays;
public class readWAV2Array {
private byte[] entireFileData;
//SR = sampling rate
public double getSR(){
ByteBuffer wrapped = ByteBuffer.wrap(Arrays.copyOfRange(entireFileData, 24, 28)); // big-endian by default
double SR = wrapped.order(java.nio.ByteOrder.LITTLE_ENDIAN).getInt();
return SR;
}
public readWAV2Array(String filepath, boolean print_info) throws IOException{
Path path = Paths.get(filepath);
this.entireFileData = Files.readAllBytes(path);
if (print_info){
//extract format
String format = new String(Arrays.copyOfRange(entireFileData, 8, 12), "UTF-8");
//extract number of channels
int noOfChannels = entireFileData[22];
String noOfChannels_str;
if (noOfChannels == 2)
noOfChannels_str = "2 (stereo)";
else if (noOfChannels == 1)
noOfChannels_str = "1 (mono)";
else
noOfChannels_str = noOfChannels + "(more than 2 channels)";
//extract sampling rate (SR)
int SR = (int) this.getSR();
//extract Bit Per Second (BPS/Bit depth)
int BPS = entireFileData[34];
System.out.println("---------------------------------------------------");
System.out.println("File path: " + filepath);
System.out.println("File format: " + format);
System.out.println("Number of channels: " + noOfChannels_str);
System.out.println("Sampling rate: " + SR);
System.out.println("Bit depth: " + BPS);
System.out.println("---------------------------------------------------");
}
}
public double[] getByteArray(){
byte[] data_raw = Arrays.copyOfRange(entireFileData, 44, entireFileData.length);
int totalLength = data_raw.length;
//declare double array for mono
int new_length = totalLength/4;
double[] data_mono = new double[new_length];
double left, right;
for (int i = 0; i < new_length; i++){
left = ((data_raw[i] & 0xff) << 8) | (data_raw[i+1] & 0xff);
right = ((data_raw[i+2] & 0xff) << 8) | (data_raw[i+3] & 0xff);
data_mono[i] = (left+right)/2.0;
}
return data_mono;
}
}
다음 코드는 메인 프로그램이
import java.awt.Color;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import javax.imageio.ImageIO;
public class App {
public static Color getColor(double power) {
double H = power * 0.4; // Hue (note 0.4 = Green, see huge chart below)
double S = 1.0; // Saturation
double B = 1.0; // Brightness
return Color.getHSBColor((float)H, (float)S, (float)B);
}
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
String filepath = "audio_work/Sine_Sweep_Full_Spectrum_20_Hz_20_kHz_audiocheck.wav";
try {
//get raw double array containing .WAV data
readWAV2Array audioTest = new readWAV2Array(filepath, true);
double[] rawData = audioTest.getByteArray();
int length = rawData.length;
//initialize parameters for FFT
int WS = 2048; //WS = window size
int OF = 8; //OF = overlap factor
int windowStep = WS/OF;
//calculate FFT parameters
double SR = audioTest.getSR();
double time_resolution = WS/SR;
double frequency_resolution = SR/WS;
double highest_detectable_frequency = SR/2.0;
double lowest_detectable_frequency = 5.0*SR/WS;
System.out.println("time_resolution: " + time_resolution*1000 + " ms");
System.out.println("frequency_resolution: " + frequency_resolution + " Hz");
System.out.println("highest_detectable_frequency: " + highest_detectable_frequency + " Hz");
System.out.println("lowest_detectable_frequency: " + lowest_detectable_frequency + " Hz");
//initialize plotData array
int nX = (length-WS)/windowStep;
int nY = WS;
double[][] plotData = new double[nX][nY];
//apply FFT and find MAX and MIN amplitudes
double maxAmp = Double.MIN_VALUE;
double minAmp = Double.MAX_VALUE;
double amp_square;
double[] inputImag = new double[length];
for (int i = 0; i < nX; i++){
Arrays.fill(inputImag, 0.0);
double[] WS_array = FFT.fft(Arrays.copyOfRange(rawData, i*windowStep, i*windowStep+WS), inputImag, true);
for (int j = 0; j < nY; j++){
amp_square = (WS_array[2*j]*WS_array[2*j]) + (WS_array[2*j+1]*WS_array[2*j+1]);
if (amp_square == 0.0){
plotData[i][j] = amp_square;
}
else{
plotData[i][j] = 10 * Math.log10(amp_square);
}
//find MAX and MIN amplitude
if (plotData[i][j] > maxAmp)
maxAmp = plotData[i][j];
else if (plotData[i][j] < minAmp)
minAmp = plotData[i][j];
}
}
System.out.println("---------------------------------------------------");
System.out.println("Maximum amplitude: " + maxAmp);
System.out.println("Minimum amplitude: " + minAmp);
System.out.println("---------------------------------------------------");
//Normalization
double diff = maxAmp - minAmp;
for (int i = 0; i < nX; i++){
for (int j = 0; j < nY; j++){
plotData[i][j] = (plotData[i][j]-minAmp)/diff;
}
}
//plot image
BufferedImage theImage = new BufferedImage(nX, nY, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
double ratio;
for(int x = 0; x<nX; x++){
for(int y = 0; y<nY; y++){
ratio = plotData[x][y];
//theImage.setRGB(x, y, new Color(red, green, 0).getRGB());
Color newColor = getColor(1.0-ratio);
theImage.setRGB(x, y, newColor.getRGB());
}
}
File outputfile = new File("saved.png");
ImageIO.write(theImage, "png", outputfile);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
그러나, 이미지 내가 얻을 실행하는 것입니다 이중 배열로 읽기 .WAV 코드입니다 .wav에서 20-20kHz의 전반적인 소리 재생은 다음과 같습니다.
: -
색 소리 적색 (높음)의 강도 보여> 녹색 (낮음) 우측으로
을, 그 아래의 그림과 같이 보일 것이다
내 프로젝트에서 어떤 수정/개선/제안을받을 수 있다면 정말 고마워 할 것입니다. 제 질문에 대해 미리 감사드립니다.
프로그램의 스펙트로 그램 이미지를 설명 할 수 있습니까? 어떤 축이 시간이며 어떤 빈도입니까? 색상을 해석하기가 어렵습니다. 그레이 스케일을 사용할 수 있습니까? –
x 축은 시간이고 y 축은 빈도입니다. 빨간색은 높은 진폭, 녹색은 낮은 진폭입니다. – Aung