概述
在 NAudio 中, 常用類型有 WaveIn, WaveOut, WaveStream, WaveFileWriter, WaveFileReader, AudioFileReader 以及接口: IWaveProvider, ISampleProvider, IWaveIn, IWavePlayer
- WaveIn 表示波形輸入, 繼承了 IWaveIn, 例如麥克風輸入, 或者計算機正在播放的音頻流.
- WaveOut 表示波形輸出, 繼承了 IWavePlayer, 用來播放波形音樂, 以 IWaveProvider 作為播放源播放音頻, 通過拓展方法也支持以 ISampleProvider 作為播放源播放音頻
- WaveStream 表示波形流, 它繼承了 IWaveProvider, 可以用來作為播放源.
- WaveFileReader 繼承了 WaveStream, 用來讀取波形文件
- WaveFileWriter 繼承了Stream, 用來寫入文件, 常用於保存音頻錄制的數據.
- AudioFileReader 通用的音頻文件讀取器, 可以讀取波形文件, 也可以讀取其他類型的音頻文件例如 Aiff, MP3
- IWaveProvider 波形提供者, 上面已經提到, 是音頻播放的提供者, 通過拓展方法可以轉換為 ISampleProvider
- ISampleProvider 采樣提供者, 上面已經提到, 通過拓展方法可以作為 WaveOut 的播放源
播放音頻
常用的播放音頻方式有兩種, 播放波形音樂, 以及播放 MP3 音樂
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播放波形音樂:
// NAudio 中, 通過 WaveFileReader 來讀取波形數據, 在實例化時, 你可以指定文件名或者是輸入流, 這意味着你可以讀取內存流中的音頻數據 // 但是需要注意的是, 不可以讀取來自網絡流的音頻, 因為網絡流不可以進行 Seek 操作. // 此處, 假設 ms 為一個 MemoryStream, 內存有音頻數據. WaveFileReader reader = new WaveFileReader(ms); WaveOut wout = new WaveOut(); wout.Init(reader); // 通過 IWaveProvider 為音頻輸出初始化 wout.Play(); // 至此, wout 將從指定的 reader 中提供的數據進行播放 -
播放 MP3 音樂:
// 播放 MP3 音樂其實與播放波形音樂沒有太大區別, 只不過將 WaveFileReader 換成了 Mp3FileReader 罷了 // 另外, 也可以使用通用的 Reader, MediaFoundationReader, 它既可以讀取波形音樂, 也可以讀取 MP3 // 此處, 假設 ms 為一個 MemoryStream, 內存有音頻數據. Mp3FileReader reader = new Mp3FileReader(ms); WaveOut wout = new WaveOut(); wout.Init(reader); wout.Play();
音頻錄制
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錄制麥克風輸入
// 借助 WaveIn 類, 我們可以輕易的捕獲麥克風輸入, 在每一次錄制到數據時, 將數據寫入到文件或其他流, 這就實現了保存錄音 // 在保存波形文件時需要借助 WaveFileWriter, 當然, 如果你想保存為其他格式, 也可以使用其它的 Writer, 例如 CurWaveFileWriter 以及 // AiffFileWriter, 美中不足的是沒有直接寫入到 MP3 的 FileWriter // 需要注意的是, 如果你是用的桌面程序, 那么你可以直接使用 WaveIn, 其回調基於 Windows 消息, 所以無法在控制台應用中使用 WaveIn // 如果要在控制台應用中實現錄音, 只需要使用 WaveInEvent, 它的回調基於事件而不是 Windows 消息, 所以可以通用 WaveIn cap = new WaveIn(); // cap, capture WaveFileWriter writer = new WaveFileWriter(); cap.DataAvailable += (s, args) => writer.Write(args.Buffer, 0, args.BytesRecorded); // 訂閱事件 cap.StartRecording(); // 開始錄制 // 結束錄制時: cap.StopRecording(); // 停止錄制 writer.Close(); // 關閉 FileWriter, 保存數據 // 另外, 除了使用 WaveIn, 你還可以使用 WasapiCapture, 它與 WaveIn 的使用方式是一致的, 可以用來錄制麥克風 // Wasapi 全稱 Windows Audio Session Application Programming Interface (Windows音頻會話應用編程接口) // 具體 WaveIn, WaveInEvent, WasapiCapture 的性能, 筆者還沒有測試過, 但估計不會有太大差異. // 提示: WasapiCapture 和 WasapiLoopbackCapture 位於 NAudio.Wave 命名空間下 -
錄制聲卡輸出
// 錄制聲卡輸出, 也就是錄制計算機正在播放的聲音, 借助 WasapiLoopbackCapture 即可簡單實現, 使用方式與 WasapiCapture 無異 WasapiLoopbackCapture cap = new WasapiLoopbackCapture(); WaveFileWriter writer = new WaveFileWriter(); cap.DataAvailable += (s, args) => writer.Write(args.Buffer, 0, args.BytesRecorded); cap.StartRecording();
高級應用
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獲取計算機實時播放音量大小
// 既然我們已經知道了, 那些數據都是一個個的采樣, 自然也可以通過它們來繪制頻譜, 只需要進行快速傅里葉變換即可 // 而且有意思的是, NAudio 也為我們准備好了快速傅里葉變換的方法, 位於 NAudio.Dsp 命名空間下 // 提示: 進行傅里葉變換所需要的復數(Complex)類也位於 NAudio.Dsp 命名空間, 它有兩個字段, X(實部) 與 Y(虛部) // 下面給出在 IeeeFloat 格式下的音樂可視化的簡單示例: WasapiLoopbackCapture cap = new WasapiLoopbackCapture(); cap.DataAvailable += (s, args) => { float[] samples = Enumerable .Range(0, args.BytesRecorded / 4) .Select(i => BitConverter.ToSingle(args.Buffer, i * 4)) .ToArray(); // 獲取采樣 int log = (int)Math.Ceiling(Math.Log(samples.Length, 2)); float[] filledSamples = new float[(int)Math.Pow(2, log)]; Array.Copy(samples, filledSamples, samples.Length); // 填充數據 int sampleRate = (s as WasapiLoopbackCapture).WaveFormat.SampleRate; // 獲取采樣率 Complex[] complexSrc = filledSamples.Select(v => new Complex(){ X = v }).ToArray(); // 轉換為復數 FastFourierTransform.FFT(false, log, complexSrc); // 進行傅里葉變換 double[] result = complexSrc.Select(v => Math.Sqrt(v.X * v.X + v.Y * v.Y)).ToArray(); // 取得結果 }; -
音頻格式轉換
// 對於 Wave, CueWave, Aiff, 這些格式都有其對應的 FileWriter, 我們可以直接調用其 Writer 的 Create***File 來 // 從 IWaveProvider 創建對應格式的文件. 對於 MP3 這類沒有 FileWriter 的格式, 可以調用 MediaFoundationEncoder // 例如一個文件, "./Disconnected.mp3", 我們要將它轉換為 wav 格式, 只需要使用下面的代碼, CurWave 與 Aiff 同理 using (Mp3FileReader reader = new Mp3FileReader("./Disconnected.mp3")) WaveFileWriter.CreateWaveFile("./Disconnected.wav", reader); // 從 IWaveProvider 創建 MP3 文件, 假如一個 WaveFileReader 為 src MediaFoundationEncoder.EncodeToMp3(src, "./NewMp3.mp3");
提示
對於剛剛所說的音頻錄制, 采樣的格式有一點需要注意, 將數據轉換為一個 float 數組后, 其中還需要區分音頻通道, 例如一般音樂是雙通道, WaveFormat 的 Channel 為 2, 那么在 float 數組中, 每兩個采樣為一組, 一組采樣中每一個采樣都是一個通道在當前時間內的采樣.
以雙通道距離, 下圖中, 采樣數據中每一個圓圈都表示一個 float 值, 那么每兩個采樣時間點相同, 而各個通道的采樣就是每一組中每一個采樣
所以對於我們剛剛進行的音樂可視化, 嚴格意義上來講, 還需要區分通道
對於采樣的大小, BitsPerSample, 可以是 8, 16, 32, 其中 8 和 16 都是整數存儲采樣, 32 是浮點數存儲采樣.
另外, 對於音樂可視化部分的傅里葉變換結果, 我們只需要其中一部分, 取前 256 個足矣. (我也不知道它這個運算結果是如何分布的)
示例
本文提到的部分內容在 github.com/SlimeNull/AudioTest 倉庫中有示例, 例如音頻可視化, 音頻錄制, 以及其他零星的示例
如有錯誤, 還請指出