android 语音波动图

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mob649e815e9bc9 2024-10-12 04:29:38 ©著作权

文章标签 Android i++ Data 文章分类 Android 移动开发

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Android 语音波动图的科普与实现

在现代智能设备中，语音识别与处理的技术日渐成熟。Android 设备通过音频波动图（或称频谱图）展示声音数据，这帮助开发者更好地理解和利用音频信息。本文将探讨如何在 Android 应用中实现语音波动图，并提供代码示例，加深对这一技术的理解。

语音波动图是什么？

语音波动图是声音经过处理后以视觉形式呈现的一种图形。它通常显示声音的振幅、频率和时间等信息，广泛应用于音频分析、音乐可视化以及语音识别等领域。

Android 中的语音波动图实现

要在 Android 中实现语音波动图，首先需要录制音频并分析其数据。以下是实现的基本步骤：

录制音频：使用 AudioRecord 类实现。
处理音频数据：通过 FFT（快速傅里叶变换）将音频信号转换为频率域。
可视化波动图：使用 Canvas 绘制波动图。

代码示例

以下是 Android 录制音频并绘制波动图的示例代码。

public class AudioVisualizer extends View {
    private int[] waveform;
    private Paint paint;

    public AudioVisualizer(Context context) {
        super(context);
        paint = new Paint();
        paint.setColor(Color.GREEN);
        paint.setStrokeWidth(2);
    }

    @Override
    protected void onDraw(Canvas canvas) {
        super.onDraw(canvas);
        if (waveform != null) {
            for (int i = 0; i < waveform.length - 1; i++) {
                canvas.drawLine(i, getHeight() / 2 + waveform[i], i + 1, getHeight() / 2 + waveform[i + 1], paint);
            }
        }
    }

    public void updateWaveform(int[] waveform) {
        this.waveform = waveform;
        invalidate();
    }
}

// 录音处理
public class AudioRecorder {
    private AudioRecord audioRecord;

    public void startRecording() {
        int bufferSize = AudioRecord.getMinBufferSize(44100, AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO, AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT);
        audioRecord = new AudioRecord(MediaRecorder.AudioSource.MIC, 44100, AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO, AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT, bufferSize);
        audioRecord.startRecording();

        new Thread(() -> {
            short[] buffer = new short[bufferSize];
            while (true) {
                int readSize = audioRecord.read(buffer, 0, bufferSize);
                // 转换并更新波动图
                int[] waveData = processAudio(buffer, readSize);
                visualizer.updateWaveform(waveData);
            }
        }).start();
    }

    private int[] processAudio(short[] buffer, int size) {
        int[] waveData = new int[size];
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            waveData[i] = buffer[i] / 100;  // 简单的处理，实际中可做更复杂处理
        }
        return waveData;
    }
}

使用 FFT 处理音频数据

为了得到更准确的频谱，可以使用 FFT。运行 FFT 将音频信号转换为频率成分，并为可视化准备数据。

import org.jtransforms.fft.DoubleFFT_1D;

public class FFTProcessor {
    public double[] fft(short[] audioData) {
        int n = audioData.length;
        double[] input = new double[n * 2];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            input[i * 2] = audioData[i];
            input[i * 2 + 1] = 0;  // 虚部
        }
        
        DoubleFFT_1D fft = new DoubleFFT_1D(n);
        fft.complexForward(input);
        double[] magnitudes = new double[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            magnitudes[i] = Math.sqrt(input[i * 2] * input[i * 2] + input[i * 2 + 1] * input[i * 2 + 1]);
        }
        return magnitudes;
    }
}

设计图示方案

为了更好地理解音频处理的流程，我们可以使用序列图和关系图。

sequenceDiagram
    participant User
    participant AudioRecorder
    participant Visualizer
    User ->> AudioRecorder: Start Recording
    AudioRecorder -->> User: Recording Started
    AudioRecorder ->> Visualizer: Update Waveform

接下来的关系图描述音频录制与可视化的关系。

erDiagram
    AudioRecorder ||--o{ Visualizer : records
    Visualizer ||--|| FFTProcessor : uses
    AudioRecorder {
        int id
        int bufferSize
        void startRecording()
    }
    Visualizer {
        int id
        void updateWaveform(int[] waveform)
    }
    FFTProcessor {
        double[] fft(short[] audioData)
    }