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C# NAudio 库用法 C# NAudio 库的各种常见使用方式之播放 录制 转码 音频可视化

SlimeNull 人气:5
想了解C# NAudio 库的各种常见使用方式之播放 录制 转码 音频可视化的相关内容吗,SlimeNull在本文为您仔细讲解C# NAudio 库用法的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:C#,NAudio,库用法,C#,NAudio库音频,下面大家一起来学习吧。

概述

在 NAudio 中, 常用类型有 WaveIn, WaveOut, WaveStream, WaveFileWriter, WaveFileReader, AudioFileReader 以及接口: IWaveProvider, ISampleProvider, IWaveIn, IWavePlayer

播放音频

常用的播放音频方式有两种, 播放波形音乐, 以及播放 MP3 音乐

播放波形音乐:

// NAudio 中, 通过 WaveFileReader 来读取波形数据, 在实例化时, 你可以指定文件名或者是输入流, 这意味着你可以读取内存流中的音频数据
// 但是需要注意的是, 不可以读取来自网络流的音频, 因为网络流不可以进行 Seek 操作.

// 此处, 假设 ms 为一个 MemoryStream, 内存有音频数据.
WaveFileReader reader = new WaveFileReader(ms);
WaveOut wout = new WaveOut();
wout.Init(reader);             // 通过 IWaveProvider 为音频输出初始化
wout.Play();                   // 至此, wout 将从指定的 reader 中提供的数据进行播放

播放 MP3 音乐:

// 播放 MP3 音乐其实与播放波形音乐没有太大区别, 只不过将 WaveFileReader 换成了 Mp3FileReader 罢了
// 另外, 也可以使用通用的 Reader, MediaFoundationReader, 它既可以读取波形音乐, 也可以读取 MP3

// 此处, 假设 ms 为一个 MemoryStream, 内存有音频数据.
Mp3FileReader reader = new Mp3FileReader(ms);
WaveOut wout = new WaveOut();
wout.Init(reader);
wout.Play();

音频录制

录制麦克风输入

// 借助 WaveIn 类, 我们可以轻易的捕获麦克风输入, 在每一次录制到数据时, 将数据写入到文件或其他流, 这就实现了保存录音
// 在保存波形文件时需要借助 WaveFileWriter, 当然, 如果你想保存为其他格式, 也可以使用其它的 Writer, 例如 CurWaveFileWriter 以及
// AiffFileWriter, 美中不足的是没有直接写入到 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, 其回调基于 Windows 消息, 所以无法在控制台应用中使用 WaveIn
// 如果要在控制台应用中实现录音, 只需要使用 WaveInEvent, 它的回调基于事件而不是 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);    // 订阅事件
cap.StartRecording();   // 开始录制

// 结束录制时:
cap.StopRecording();    // 停止录制
writer.Close();         // 关闭 FileWriter, 保存数据

// 另外, 除了使用 WaveIn, 你还可以使用 WasapiCapture, 它与 WaveIn 的使用方式是一致的, 可以用来录制麦克风
// Wasapi 全称 Windows Audio Session Application Programming Interface (Windows音频会话应用编程接口)
// 具体 WaveIn, WaveInEvent, WasapiCapture 的性能, 笔者还没有测试过, 但估计不会有太大差异.
// 提示: WasapiCapture 和 WasapiLoopbackCapture 位于 NAudio.Wave 命名空间下

录制声卡输出

// 录制声卡输出, 也就是录制计算机正在播放的声音, 借助 WasapiLoopbackCapture 即可简单实现, 使用方式与 WasapiCapture 无异

WasapiLoopbackCapture cap = new WasapiLoopbackCapture();
WaveFileWriter writer = new WaveFileWriter();
cap.DataAvailable += (s, args) => writer.Write(args.Buffer, 0, args.BytesRecorded);
cap.StartRecording();

高级应用

获取计算机实时播放音量大小

// 既然我们已经知道了, 那些数据都是一个个的采样, 自然也可以通过它们来绘制频谱, 只需要进行快速傅里叶变换即可
// 而且有意思的是, NAudio 也为我们准备好了快速傅里叶变换的方法, 位于 NAudio.Dsp 命名空间下
// 提示: 进行傅里叶变换所需要的复数(Complex)类也位于 NAudio.Dsp 命名空间, 它有两个字段, X(实部) 与 Y(虚部)
// 下面给出在 IeeeFloat 格式下的音乐可视化的简单示例:
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();   // 获取采样
    
    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);   // 填充数据
    
    int sampleRate = (s as WasapiLoopbackCapture).WaveFormat.SampleRate;    // 获取采样率
    Complex[] complexSrc = filledSamples.Select(v => new Complex(){ X = v }).ToArray();  // 转换为复数
    FastFourierTransform.FFT(false, log, complexSrc);     // 进行傅里叶变换
    double[] result = complexSrc.Select(v => Math.Sqrt(v.X * v.X + v.Y * v.Y)).ToArray();    // 取得结果
};

音频格式转换

// 对于 Wave, CueWave, Aiff, 这些格式都有其对应的 FileWriter, 我们可以直接调用其 Writer 的 Create***File 来
// 从 IWaveProvider 创建对应格式的文件. 对于 MP3 这类没有 FileWriter 的格式, 可以调用 MediaFoundationEncoder

// 例如一个文件, "./Disconnected.mp3", 我们要将它转换为 wav 格式, 只需要使用下面的代码, CurWave 与 Aiff 同理
using (Mp3FileReader reader = new Mp3FileReader("./Disconnected.mp3"))
	WaveFileWriter.CreateWaveFile("./Disconnected.wav", reader);

// 从 IWaveProvider 创建 MP3 文件, 假如一个 WaveFileReader 为 src
MediaFoundationEncoder.EncodeToMp3(src, "./NewMp3.mp3");

提示

对于刚刚所说的音频录制, 采样的格式有一点需要注意, 将数据转换为一个 float 数组后, 其中还需要区分音频通道, 例如一般音乐是双通道, WaveFormat 的 Channel 为 2, 那么在 float 数组中, 每两个采样为一组, 一组采样中每一个采样都是一个通道在当前时间内的采样.

以双通道距离, 下图中, 采样数据中每一个圆圈都表示一个 float 值, 那么每两个采样时间点相同, 而各个通道的采样就是每一组中每一个采样

所以对于我们刚刚进行的音乐可视化, 严格意义上来讲, 还需要区分通道

对于采样的大小, BitsPerSample, 可以是 8, 16, 32, 其中 8 和 16 都是整数存储采样, 32 是浮点数存储采样.

另外, 对于音乐可视化部分的傅里叶变换结果, 我们只需要其中一部分, 取前 256 个足矣. (我也不知道它这个运算结果是如何分布的)

示例

本文提到的部分内容在 github.com/SlimeNull/AudioTest 仓库中有示例, 例如音频可视化, 音频录制, 以及其他零星的示例

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