Joan eduki nagusira
LibraTool logoLibraTool

Audio Espektro Analizatzailea doan

Bistaratu audio-maiztasunak denbora errealean barra, uhin-forma edo espektro zirkular gisa. Audio fitxategiekin edo zuzeneko mikrofono-sarrerarekin funtzionatzen du — zure nabigatzailean exekutatzen da.

Linez kanpo funtzionatzen du behin kargatuta

Jaregin fitxategi bat hemen edo egin klik arakatzeko

MP3, WAV, OGG, M4A, FLAC, AAC, OPUS · zure gailuan prozesatua

edo sakatu Ctrl+V arbeletik itsasteko

Arakatu fitxategiak

Zure fitxategiak ez dira inoiz zure gailutik irteten. Prozesamendu guztia zure arakatzailean gertatzen da lokalean.

—
Maiztasun dominantea
—
Nota hurbilena
—
Gailurraren maila
—
RMS maila
Ezarpenak
Maiztasun eskala

Laginketa tasa: 44,1 kHz · Bereizmena: 5,4 Hz/bin · FFT 8192

Analisi guztia zure arakatzailean exekutatzen da Web Audio API erabiliz — zure audioa ez da inoiz kargatzen.

Ohiko erabilerak

  • Aztertu Podcast SoinuaEgiaztatu podcast grabaketa gela zaraila, plosives eta sibilancia espektro erabiltzen.

Nola Funtzionatzen Du

Audio Espektro Analizatzaileak erabat zure nabigatzailean funtzionatzen du Web Audio API-ren AnalyserNode erabiliz, denbora errealeko FFT (Fourier Transformazio Azkarra) bat kalkulatzen duena fitxategi edo mikrofono baten audio-daturen gainean. Fotograma bakoitza eskuz idatzitako Canvas 2D kodearekin marrazten da — ez dago bistaratze-liburutegirik tartean, eta audioa ez da inoiz zure gailutik ateratzen.

  1. 1
    Audioa deskodetu eta bideratzen da
    Fitxategi bat kargatzen duzunean, Web Audio API-k AudioBuffer batean deskodetzen du eta MediaElementAudioSourceNode baten bidez AnalyserNode batera bideratzen du. Mikrofono-sarrerarako, getUserMedia()-k jarioa harrapatzen du eta MediaStreamAudioSourceNode baten bidez elikatzen du horren ordez — oihartzun-ezeztapena, zarata-ezabaketa eta irabazi automatikoa guztiak desgaituta seinale gordina ikus dezazun.
  2. 2
    AnalyserNode-k FFT-a exekutatzen du fotograma bakoitzean
    Animazio-fotograma bakoitzean (requestAnimationFrame bidez), kodeak getFloatFrequencyData() deitzen du uneko FFT magnitude-espektroa dBFS-etan irakurtzeko, eta getFloatTimeDomainData() uhin-forma gordinaren laginetarako. FFT tamaina 2048tik 16384 bin-etara konfiguratu daiteke, 2,7 Hz/bin inguruko maiztasun-bereizmena emanez 44,1 kHz-tan.
  3. 3
    Canvas 2D-k aukeratutako ikuspegia errendatzen du
    Analizatzailearen ikuspegiak FFT bin-ak maiztasun-erregistro logaritmikoko (20 Hz–20 kHz) X ardatzean eta dBFS Y ardatzean kartografiatzen ditu, espektroa lerro beteta marraztuz, eta gailur-eusteko trazu ahultzen bat gainjartzen du. Maiztasun nagusia interpolazio parabolikoaren bidez zehazten da gailur-bin-aren inguruan, gero berdin-tenperatutako nota musikal hurbilenera bihurtuta (A4=440 Hz) cent-eko desbideraketarekin irakurketan erakutsita. Espektrograma ikuspegiak lauki bat pixel bat ezkerrera korritzen du fotograma bakoitzean eta zutabe berri bat pintatzen du inferno-estiloko kolore-erregua erabiliz. Ikuspegi Artistikoak byte-bereizmeneko maiztasun edo denbora-domeinuko datuak erabiltzen ditu barra, uhin-forma edo modu dekoratibo zirkularretarako.
  4. 4
    Esportazioa Canvas eta MediaRecorder bidez
    PNG bat gordetzeak canvas.toBlob() deitzen du uneko fotograma kodetzeko. Bideo bat grabatzeak canvas.captureStream(30) erabiltzen du MediaStreamAudioDestinationNode baten audio-hargunearekin konbinatuta, MediaRecorder batera bideratuta WebM edo MP4 sortzeko. WAV esportazioak eskuz kodetzen du 16 biteko PCM RIFF fitxategi bat AudioBuffer-etik DataView erabiliz — kanpo kodetzailerik gabe.

Zure audio fitxategia nabigatzailean Web Audio API bidez deskodetzen da eta ez da inoiz igotzen — fitxategiaren byteak zure gailuan geratzen dira analisi eta esportazio osoan.

Erlazionatutako tresnak

Maiz egiten diren galderak