Java实现听歌识曲

1. 流程概述

在实现“Java实现听歌识曲”任务中，我们可以使用音频处理技术和机器学习算法来实现。下面是整个流程的概述：

erDiagram
    用户 --* 录音设备 : 使用录音设备录制歌曲
    录音设备 --* 文件 : 将录音保存为文件
    文件 --* 音频处理 : 对音频进行处理
    音频处理 --* 特征提取 : 提取音频特征
    特征提取 --* 机器学习模型 : 将特征输入机器学习模型
    机器学习模型 --> 结果 : 输出歌曲识别结果
    结果 --> 用户 : 显示识别结果

2. 步骤及代码实现

下面将详细介绍每一步需要实现的内容，以及相应的代码和注释。

2.1 录制歌曲

首先，我们需要使用录音设备录制歌曲，并将录音保存为文件。这可以通过使用Java Sound API来实现。

// 导入所需的包
import javax.sound.sampled.*;

// 定义录音方法
public void recordSong(String filePath) {
    try {
        // 获取指定的音频格式
        AudioFormat format = new AudioFormat(44100, 16, 2, true, true);
        
        // 获取默认的音频输入设备
        TargetDataLine line = (TargetDataLine) AudioSystem.getLine(new DataLine.Info(TargetDataLine.class, format));
        
        // 打开音频输入设备
        line.open(format);
        
        // 创建一个字节数组用于缓冲录音数据
        byte[] buffer = new byte[1024];
        
        // 开始录音
        line.start();
        
        // 创建一个文件输出流，将录音数据写入文件
        FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(filePath);
        
        // 不断读取录音数据，并将其写入文件
        while (true) {
            int bytesRead = line.read(buffer, 0, buffer.length);
            outputStream.write(buffer, 0, bytesRead);
        }
        
        // 关闭输出流
        outputStream.close();
        
        // 停止录音
        line.stop();
        line.close();
        
    } catch (LineUnavailableException | IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

2.2 音频处理

接下来，我们需要对录制的音频文件进行处理，以便提取出音频特征。这可以通过使用Java音频处理库来实现。

// 导入所需的包
import org.apache.commons.math3.complex.Complex;
import org.apache.commons.math3.transform.*;

// 定义音频处理方法
public double[][] processAudio(String filePath) {
    try {
        // 读取音频文件
        AudioInputStream audioInputStream = AudioSystem.getAudioInputStream(new File(filePath));
        
        // 获取音频格式
        AudioFormat format = audioInputStream.getFormat();
        
        // 定义采样率和帧大小
        int sampleRate = (int) format.getSampleRate();
        int frameSize = format.getFrameSize();
        
        // 定义FFT变换器
        FastFourierTransformer transformer = new FastFourierTransformer(DftNormalization.STANDARD);
        
        // 定义音频数据
        double[][] audioData;
        
        // 创建一个字节数组用于读取音频数据
        byte[] buffer = new byte[1024 * frameSize];
        
        // 读取音频数据，并进行FFT变换
        while (audioInputStream.read(buffer) != -1) {
            // 将字节数组转换为复数数组
            Complex[] complex = new Complex[buffer.length / frameSize];
            for (int i = 0; i < complex.length; i++) {
                complex[i] = new Complex(buffer[i * frameSize] + buffer[i * frameSize + 1], 0);
            }
            
            // 对复数数组进行FFT变换
            Complex[] transformed = transformer.transform(complex, TransformType.FORWARD);
            
            // 将FFT变换结果存储到音频数据中
            // 这里只存储了变换后的实部部分，你可以根据需要存储其他部分
            for (int i = 0; i < transformed.length; i++) {
                audioData[i][0] = transformed[i].getReal();
            }
        }
        
        // 关闭音频输入流
        audioInputStream.close();