Discussion :

[mathieu3392]

Bonjour à tous,
je vous écris car je dois dans mon application développer un Vumetre qui permet de visualiser une fréquence spécifique extraite d'un son en cours de lecture.

j'utilise DirectSound pour lire le son et je possède un buffer circulaire qui simule le comportement du buffer circulaire DirectSound me permettant d'obtenir chaque octet en cours de lecture.

j'ai donc à l'heure actuelle un vumetre qui permet de visualiser le signal global de mon son en cours de lecture. J'ai cherché du côté de Fourier avec la FFT rapide de Fourier mais je ne comprend pas comment l'appliquer à mon cas!

Pourriez-vous m'aider ? J'ai trouvé l'algorithme FFT mais je ne vois pas comment on l'utilise. Par où fournis-t-on les octets et par où fournis-t-on la fréquence à isoler désirée ? Puis-je directement utiliser les octets en entrée?

Merci de votre aide, je ne trouve pas grand chose en documentation. Merci

[pseudocode]

si ca peut t'aider:

http://www.captain.at/howto-fftw-spectrograph.php

[mathieu3392]

Merci c'est très gentil, mais ca ne m'aide pas trop trop;
J'ai trouvé cela : http://www.unilim.fr/pages_perso/jea...t.htm#section2

Mais c'est pareil, c'est l'utilisation que je ne sais pas faire.

[droggo]

Qia,

Pourriez-vous m'aider ? J'ai trouvé l'algorithme FFT mais je ne vois pas comment on l'utilise. Par où fournis-t-on les octets et par où fournis-t-on la fréquence à isoler désirée ? Puis-je directement utiliser les octets en entrée?

On ne "fournit" pas des octets à un algorithme, mais à son implémentation.

Pas besoin de chercher bien longtemps pour trouver une fft implémentée dans n'importe quel langage que tu désires, en général avec un petit mode d'emploi, même si parfois c'est très bref.

[mathieu3392]

oui bien sûr j'en trouve, mais en C avec plein d'autres fonctions comme l'équalisation. Il m'est donc difficile d'isoler cki correspond à l'équaliser et au vumetre. C'est là que je demande votre aide : c'est très théorique et je ne sais pas comment m'y prendre:

Fourier sert à décomposer une signal complexe en sinusoides d'après ce que j'ai compris : 1 sinusoide = 1 fréquence !(?) Ca voudrais donc dire que mon vumetre pour une certaine fréquence aura des évolutions de hauteur linéaires ! ou faudra-t-il faire la moyenne des quelques fréquences avant et aprés la fréquence voulue? Vous voyez ce que je veux dire?

[pseudocode]

Fourier sert à décomposer une signal complexe en sinusoides d'après ce que j'ai compris

En fait, ca fait un changement de repère: Volume(temps) -> Puissance(frequence).

Après la FFT, tu as un tableau S[f] qui te donne l' "importance" de chaque frequence "f".

1 sinusoide = 1 fréquence !(?)

Oui.

Ca voudrais donc dire que mon vumetre pour une certaine fréquence aura des évolutions de hauteur linéaires ! ou faudra-t-il faire la moyenne des quelques fréquences avant et aprés la fréquence voulue? Vous voyez ce que je veux dire?

oui, il faudra comptabiliser aussi les frequences voisines dans ton vuemetre.

[mathieu3392]

merci c'est déjà plus clair.
En gros après la "magique" fftw je récupère un tableau de fréquences à partir de mon octet fourni !

C'est assez simple comme cela, il faudra juste ensuite que je récupère les valeurs proches de ma valeur de fréquence désirée; que j'en fasse la moyenne, j'obtiendrai ainsi une puissance; laquelle varie pour un 8 bits de -127 à +128 ou de 0 à 255 en non signé.. et que je fasse ca à chaque octet de mon son en temps réel (ou groupe d'octets).

Ma dernière question (après je pense pouvoir me débrouiller) :quelle unité FFTW dois-je prendre pour Delphi 2006 ? J'en ai trouvé plusieurs versions sur le web.

Et enfin, pourquoi une notion de nombre complexes pour du son? Comment je fais pr prendre mon octet et aboutir à mon tableau de puissances en fonction de la fréquence ?

(je ne vous demande pas la solution précodée, juste des pistes; j'ai passé cette semaine sur cela, j'avoue avoir tout vu sans avoir trop avancé.. )

Merci à ceux qui m'ont déjà aidé et aux prochains !

[pseudocode]

merci c'est déjà plus clair.
En gros après la "magique" fftw je récupère un tableau de fréquences à partir de mon octet fourni !

Non, pas a partir d'un seul octet. Tu dois lui passer ton buffer de valeurs. Plus il y a d'octet, meilleur sera ton estimation des frequences.

Ma dernière question (après je pense pouvoir me débrouiller) :quelle unité FFTW dois-je prendre pour Delphi 2006 ? J'en ai trouvé plusieurs versions sur le web.

aucune idée.

Et enfin, pourquoi une notion de nombre complexes pour du son? Comment je fais pr prendre mon octet et aboutir à mon tableau de puissances en fonction de la fréquence ?

Ah... toujours la bonne vieille meme question. En fait, l'algo de la FFT est un calcul de DFT complexe.

Et c'est plus simple/rapide de faire une FFT (donc réel+complexe) puis virer la partie complexe que de calculer seulement une DFT réelle.

[mathieu3392]

Oui ca paraît simple comme cela.
Mais quelle est la méthode à employer?

[mathieu3392]

je suis un peu perdu. J'ai trouvé ca :
http://www.programmersheaven.com/dow.../download.aspx

Est-ce que je suis sur la bonne voie ?
Quelle procédure dois-je utiliser ? Merci de votre aide sincèrement; car j'ai du mal à saisir.

[mathieu3392]

Du nouveau, j'essaie de pas trop vous demander de trucs et j'essaye de cibler le + possible mes questions pour vous éviter de n'avoir trop de choses à m'expliquer :

J'ai à l'heure actuelle un tableau d'octets d'une taille de 512 issu d'un fichier son WAVE. Le but est de créer, je le rappelle un Vumetre d'une certaine fréquence.

Ce tableau (array of Byte pour du 8 bits) je le lis et je transmet ses valeurs dans la partie imaginaire de mon paquet record :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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  TComplex = packed record
    Re: TFloat; 
    Im: TFloat;

ca donne :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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var
   FFTSource, FFTDest               : array of TComplex;
 
SetLength(FFTSource, FSampleIntervalMeasure);
   SetLength(FFTDest  , FSampleIntervalMeasure);
 
   for nI := 0 to FSampleIntervalMeasure-1 do begin
      FFTSource[nI].Re := nI;
      FFTSource[nI].Im := Buf8[nI];
   end;

Je transmet ca ensuite dans la fonction ForwardFFT que j'ai récupérée ici.

J'obtiens un tableau de valeurs, mais j'avoue ne rien comprendre à ce qu'il représente donc voilà, help me please ! J'espère toucher le but ! Comment extraire que LA fameuse fréquence que je veux suivre ? Par exemple suivre l'évolution de la fréquence 4560 hertz ?

Merci de votre aide

[pseudocode]

Tu avais toi-même posté un lien qui répond a ta question:

http://www.unilim.fr/pages_perso/jea...t.htm#section4

(point 6)

[mathieu3392]

oui c'est exact, il y a tout dans ce document très bien fait d'ailleurs !
Seul hic, je n'ai pas la fréquence de Nyquist, du moins, elle est fausse ! Cela veut-il donc dire que je me suis trompé ? ou bien que j'ai une mauvaise librairie FFT ?

[mathieu3392]

Je pensais avoir réussi et bien non, j'ai généré un signal sinusoidal comme ci-dessus avec SoundForge Démo. LA fréquence de la sinusoide est de 5770 Hz. J'ai regardé le contenu de mon tableau après application de la fonction FFT (je devrai donc avoir un listing des fréquences avec un 0,0xx de représentation dans mon signal mis à part pour le fameux 5770 Hz et bien non; avec une fonction (ForwardFFT) j'ai des 0.0xx partout; avec l'autre (InverseFFT), j'ai des valeurs partout !!!

Merci de m'aider et si quelqu'un a une fonction FFT sous Delphi qui fonctionne, je suis preneur pour réessayer.

[pseudocode]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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   for nI := 0 to FSampleIntervalMeasure-1 do begin
      FFTSource[nI].Re := nI;
      FFTSource[nI].Im := Buf8[nI];
   end;

Delphi c'est pas trop mon truc, mais je pense que y a comme une erreur.

Ton signal d'origine est réel (comme la plupart des signaux physique). Donc tu dois initialiser ton tableau en mettant les octets de ton signal dans la partie reelle et mettre la partie imaginaire a 0.

[mathieu3392]

oui j'ai effectivement vu cela, et c'est déjà corrigé merci

[mathieu3392]

voici mon code actuel:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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SetLength(FFTSource, FSampleIntervalMeasure);    
SetLength(FFTDest  , FSampleIntervalMeasure);  
 
for nI := 0 to FSampleIntervalMeasure-1 do begin
      FFTSource[nI].Re := Buf8[nI];  
      FFTSource[nI].Im := 0;         
end;
 
FFTs.ForwardFFT(FFTSource,FFTDest,FSampleIntervalMeasure);
SetLength(TabFreq, FSampleIntervalMeasure div 2);
 
nI  := 0;
nI2 := 0;
while nI < FSampleIntervalMeasure do
begin
        if FFTDest[nI].Re > 0 then begin
           TabFreq[nI2].Freq  := trunc((44100 * nI) / FSampleIntervalMeasure);
           TabFreq[nI2].Count :=  sqrt(FFTDest[nI].Re*FFTDest[nI].Re);
           Inc(nI2, 1);
end;
Inc(nI, 1);
 
end;

1) Je transmet mon tableau d'octets à mon tableau de complexes. Ma valeur réelle correspond à mon octet, ma valeur imaginaire vaut 0.

2) J'execute la fonction ForwardFFT qui est censée appliquer la transformée de fourier.

3) Je construit un tableau censé contenir pour chaque fréquence (freq) en Hz, sa représentativité dans le signal (count)

Voilà, je ne comprend pas pourquoi ce n'est pas bon... est-ca ma fonction qui est fausse ?? Car je n'ai pas la fréquence de Nyquist juste ! (je rappelle, cette constante se trouve à l'indice n/2 du tableau et correspond à la moitié du taux d'échantillonnage du son utilisé).

Merci de votre aide

[pseudocode]

1/ tu dois parcourir ton tableau seulement entre 0 et FSampleIntervalMeasure/2. La seconde moitié du tableau contient des frequences "negatives" (merci la FFT complexe) qui n'existent pas dans ton signal réel.

2/ la contribution pour chaque frenquence c'est: Racine(reel²+imag²)

3/ Qu'est ce que tu veux dire par "la frequence de Nyquist n'est pas juste" ?

[mathieu3392]

1) ok mais les valeurs sont mélangées... j'ai pas une moitié positive et l'autre négative...
2) oui ok, mais mes imaginaires valent 0 ca ne sert donc à rien que je les mette ! (?)
3) je devrais avoir pour valeur de fréquence au rang n/2 la moitié de la fréquence d'échantillonnage du son.

[pseudocode]

Houla...

1) ok mais les valeurs sont mélangées... j'ai pas une moitié positive et l'autre négative...

Le tableau de sortie que tu recuperes contient N elements de type complexes.
Les elements 0 a N/2 de ce tableau, representent la contribution des frequences de 0 a 44100/2.

D'ou la formule generale, Freq[i]=44100*i/N, avec i le numero d'indice dans le tableau.

Les elements N/2 a N de ce tableau, oublie les.

Edit: je viens de voir que dans ton code tu as déja retaillé ton tableau de sortie, donc tu peux le parcourir entierement.

SetLength(TabFreq, FSampleIntervalMeasure div 2);

2) oui ok, mais mes imaginaires valent 0 ca ne sert donc à rien que je les mette ! (?)

Les Complexes que tu as récupérés dans ton tableau de sortie n'ont pas toujours des parties imaginaires a 0. (c'est dans le tableau "d'entrée" que tu as forcé les parties imaginaires a 0)

3) je devrais avoir pour valeur de fréquence au rang n/2 la moitié de la fréquence d'échantillonnage du son.

C'est le cas. L'element d'indice n/2 correspond a la frequence 44100/2. Pour autant, on ne peut rien dire sur la "valeur" de l'element n/2