Flutter音频过滤或合成插件fftea的使用

虽然标题中提到的功能为“未知功能”，但根据提供的内容，fftea 实际上是一个用于执行快速傅里叶变换（FFT）的库。下面将详细介绍该库的功能、用法以及提供一个完整的示例demo。

什么是fftea

fftea 是一个简单且高效的快速傅里叶变换（FFT）库。它能够将时域信号转换到频域，并可以再转回来。这对于各种应用非常有用：

• 音频过滤或合成
• 像JPEG和MP3这样的压缩算法
• 计算光谱图（大多数分析音频的AI应用程序实际上是对光谱图进行视觉分析）
• 卷积，如音频的混响滤波器或图像的模糊滤波器

这个库支持任意大小的实数或复数数组的FFT。它还包括一些相关工具，例如窗口函数、STFT、逆FFT和循环与线性卷积。

使用方法

基本实值FFT

import 'package:fftea/fftea.dart';

void main() {
  // 示例数据
  List<double> myData = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0];

  // 创建FFT对象
  final fft = FFT(myData.length);

  // 执行实值FFT
  final freq = fft.realFft(myData);

  // 输出结果
  print(freq);
}

STFT计算光谱图

import 'package:fftea/fftea.dart';

void main() {
  // 示例音频数据
  List<double> audio = [/* ... */];

  // 设置块大小
  final chunkSize = 1234;

  // 创建STFT对象并设置汉宁窗
  final stft = STFT(chunkSize, Window.hanning(chunkSize));

  // 存储光谱图
  final spectrogram = <Float64List>[];

  // 运行STFT
  stft.run(audio, (Float64x2List freq) {
    spectrogram.add(freq.discardConjugates().magnitudes());
  });

  // 输出光谱图
  for (var line in spectrogram) {
    print(line);
  }
}

性能优化技巧

为了最大化FFT性能，您可以尝试以下建议：

• 尽量重用已经构造好的 FFT 对象。
• 尽量避免不必要的数组分配。
• 如果可能的话，尽量使用2的幂次方大小的数组。
• 尝试使用更小的FFT，如果可以的话。

技术细节

fftea 库使用了多种FFT算法来处理不同大小的输入数组，包括Cooley-Tukey算法、Rader’s算法等，以确保在所有情况下都能高效运行。

完整示例Demo：命令行光谱图查看器

import 'package:fftea/fftea.dart';
import 'dart:io';
import 'dart:convert';

void main(List<String> arguments) async {
  if (arguments.isEmpty) {
    print('Usage: dart run spectrogram.dart <audio_file>');
    return;
  }

  final filePath = arguments.first;

  // 读取音频文件（这里假设是WAV格式）
  final file = File(filePath);
  final bytes = await file.readAsBytes();
  final audio = decodeWav(bytes); // 假设有一个解码WAV文件的方法

  // 设置块大小
  final chunkSize = 1024;

  // 创建STFT对象并设置汉宁窗
  final stft = STFT(chunkSize, Window.hanning(chunkSize));

  // 存储光谱图
  final spectrogram = <Float64List>[];

  // 运行STFT
  stft.run(audio, (Float64x2List freq) {
    spectrogram.add(freq.discardConjugates().magnitudes());
  });

  // 输出光谱图
  for (var line in spectrogram) {
    print(line);
  }
}

// 假设有一个解码WAV文件的方法
List<double> decodeWav(List<int> bytes) {
  // 解码逻辑...
  return [/* ... */];
}

以上代码展示了如何使用 fftea 库对音频文件进行STFT处理并生成光谱图。请注意，实际项目中还需要实现具体的音频文件解码逻辑。