我正在编写吉他(小提琴)英雄的克隆作为本学年的最终项目.

我的想法是从我的电子小提琴中获取输入,通过FFT进行分析,做一些逻辑并绘制并通过扬声器输出.也许是并行线程中的一些步骤.

我已经实现了Asio低延迟输入输出,但我在实现实时FFT时遇到了很大的问题.

这是一个与sampleAggregator一起设置asioOut的代码.样本聚合器应存储每次调用AudioAvailable()时添加的样本,并在样本数超过fftLength时触发FFT计算.

private static int fftLength = 8192;
private SampleAggregator sampleAggregator = new SampleAggregator(fftLength);

void asioStartPlaying(object sender, EventArgs e)
{
    sampleAggregator.PerformFFT = true;
    sampleAggregator.FftCalculated += new EventHandler<FftEventArgs>(FftCalculated);
    var asioOut = new AsioOut();
    BufferedWaveProvider wavprov = new BufferedWaveProvider(new WaveFormat(48000, 1));
    asioOut.AudioAvailable += new EventHandler<AsioAudioAvailableEventArgs> (asio_DataAvailable);
    asioOut.InitRecordAndPlayback(wavprov, 1, 25);
    asioOut.Play();
}

void asio_DataAvailable(object sender, AsioAudioAvailableEventArgs e)
{
    byte[] buf = new byte[e.SamplesPerBuffer*4];

    for (int i = 0; i < e.InputBuffers.Length; i++)
    {
        Marshal.Copy(e.InputBuffers[i], buf, 0, e.SamplesPerBuffer*4);
        Marshal.Copy(buf, 0, e.OutputBuffers[i], e.SamplesPerBuffer*4);
    }

    for (int i = 0; i < buf.Length; i=i+4)
    {
        float sample32 = BitConverter.ToSingle(buf, i);
        sampleAggregator.Add(sample32);
    }

    e.WrittenToOutputBuffers = true;
}

SampleAggregator取自NAudio fft result gives intensity on all frequencies C#.

Asio以Int32LSB样本类型输出数据.在buf中,值为0到255.

这是在计算fft时调用的函数(从SampleAggregator类触发).

void FftCalculated(object sender, FftEventArgs e)
{
    for (var i = 0; i < e.Result.Length; i++)
    {
        Debug.WriteLine("FFT output.");
        Debug.WriteLine(e.Result[i].X);
        Debug.WriteLine(e.Result[i].Y);
    }
}

但FFT总是输出NaN.

我认为转换为float存在问题.

有人能指出我正确的方向吗？

EDIT_1：我将DataAvailable()中的循环更改为

for (int i = 0; i < e.SamplesPerBuffer * 4; i++)
{
    float sample32 = Convert.ToSingle(buf[i]);
    sampleAggregator.Add(sample32);
}

FFT现在输出数据.但我认为他们不正确.错误必须是asio样本和浮点值之间的转换.但我对字节操作不太满意.

e.GetAsInterleavedSamples能以某种方式提供帮助吗？

来自FFT的原始数据样本：
X：-5,304741
Y：-0,7160959
X：6,270798
Y：-0,4169312
X：-8,851931
Y：-0,4485725

我注意到,来自FFT的原始数据中的前几个和最后几个值在某种程度上比其他数据大.使计算量级变得棘手.

解决方法:

这个问题就像我想到的那样,将来自Asio的样本数据(buf数组中连续4个字节)转换为fft浮点数. BitConvertor应该做的伎俩,但它在某种程度上使fft输出NaN在我的情况下.所以我尝试了这种转换.

for (int i = 0; i < e.SamplesPerBuffer * 4; i=i+4)
{
    float sample = Convert.ToSingle(buf[i] + buf[i+1] + buf[i+2] + buf[i+3]);
    sampleAggregator.Add(sample);
}

而且效果很好.即使采样率为192 000.