def audio_freq():
# Значення крайніх нот у моєму випадку (шестиструнна гітара в строї Ре)
note_min = 60 # Нота До 4-ї октави
note_max = 71 # Нота Сі 4-ї октави
sample_freq = 22050 # Частота кадру в герцах
# Від збільшення цих констант залежить швидкість оновлення частоти.
frame_size = 2048 # Кількість зразків у кадрі
frames_per_fft = 16 # Кількість кадрів для середнього значення ШПФ
samples_per_fft = frame_size * frames_per_fft # Кількість зразків на ШПФ
freq_step = sample_freq / samples_per_fft # Крок частоти
# Отримання мінімального та максимального показника для наших нот в межах ШПФ.
def note_to_fftbin(n):
return 440 * 2.0 ** ((n - 69) / 12.0) / freq_step
imin = max(0, int(numpy.floor(note_to_fftbin(note_min - 1))))
imax = min(samples_per_fft, int(numpy.ceil(note_to_fftbin(note_max + 1))))
# Визначення простору для ШПФ.
buf = numpy.zeros(samples_per_fft, dtype=numpy.float32)
# Функція вікна Хеннінга.
window = 0.5 * (1 - numpy.cos(numpy.linspace(0, 2*numpy.pi, samples_per_fft, False)))
# Відкриваємо аудіо потік.
stream = PyAudio().open(format=paInt16,
channels=1,
rate=sample_freq,
input=True,
frames_per_buffer=frame_size)
stream.start_stream()
# Отримуємо дані, поки потік відкритий.
while stream.is_active():
# Оновлюємо буфер та приймаємо нові дані.
buf[:-frame_size] = buf[frame_size:]
buf[-frame_size:] = numpy.fromstring(stream.read(frame_size), numpy.int16)
# Запускаємо ШПФ в буфері в межах вікна.
fft = numpy.fft.rfft(buf * window)
# Отримуємо максимально повторювану частоту в діапазоні.
freq = (numpy.abs(fft[imin:imax]).argmax() + imin) * freq_step
# Запис відображення ноти (get_note) у файл freqs.txt
freq_save(get_note(freq))
# Правильно закриваємо аудіо потік.
stream.stop_stream()
stream.close()
stream.terminate()
