「玩一玩」神笔马良——把图形「画」在音频里（译文 Draw Into Sound）
生活太平淡了！来点让人尖叫的东西吧！
在下闲逛 CP，发现一篇好文，现在把它翻译出来，大家共同研究
（翻译的！不是我编的）
这是意大利人 Angelo Gattuso（evol76）2008 年 12 月 22 日发表的文章。
点击阅读原文
很遗憾，野比到目前为止都还没有联络到作者，所以等翻译完了以后有机会再找他。
-----关于废话的分割线-------
原文是 CPOL 许可的，所以本文也在 CPOL 许可下发布。
我们放弃了所有版权，但仍然具有对作品的著作权，以及作品本身在 CPOL（或其他任何 License）之下所
应享有的法律权益和需要承担的法律义务。所以还希望转载者不要切头切尾，把文章切了 jj 再拿去当自己的发表
呵呵，说的多了。前段时间和老外聊，老外说有个中国朋友看到有他的文章，但署名不是他。老外就把链接
发给我，我一看是我翻译的，但我的名字和原发站都没有。哈哈，就剩「人棍」，那哥们给切的光溜溜的。
其实说真的，我也觉得在中国老外的那些 License 都是防君子的。但好歹也要装一下吧？
哈哈，开玩笑，个人行为，个人负责。
-----下面不是废话了------
老规矩，源码 DEMO
点我下载
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作者 Angelo Gattuso (evol76)
国籍 意大利
[size=16px]Angelo Gattuso（安吉罗·刚图索——译者按）2003 年 11 月毕业于都灵理工大学软件工程专业。
他目前从事软件工程师，开发和策划商业软件。在 ASP.NET 和三层架构软件方面都有涉足。
他喜欢音乐、读书还有烹饪——其实他更喜欢吃。
介绍
本文的点子是「把图形画到声音里去」，尤其是画到声音的频域之中。
声音可以用多种方式表示。通常，可以用「幅度 - 时间」图（波形）和「频率 - 时间」图（频谱）来表示。
下图显示了声音在时域中的幅度波形：
图中，X 轴为时间，Y 轴为声音幅度。第二类音频信号的显示方式是显示其不同的频率组成：
图中，X 轴为时间，Y 轴为频率。浅色（白）代表高该频率成分强度较高，深色（黑）表示强度较低。
可以从图中看到，声音是如何在频率和时间上变化的。
快速傅里叶变换
快速傅里叶变换是将信号（在这里，就是音频信号）变换到其频域的一种操作。
之后，可以看到输入信号的频率组成方式。快速傅里叶变换（FFT）是一种高效计算傅里叶变换的算法。
逆操作（IFFT，逆傅里叶变换）从频域获取数据，输出时域值。我们可以利用该算法将图形画到音频中。
我们将图形作为频域信号的输入，然后应用 IFFT 算法，就可以得到音频的波形用于生成输出的 wave 文件。
程序
图中的黑板是音频信号的「频率 - 时间」图。点击「开始（Start）」按钮左边的方框，
可以改变画笔颜色，然后可以用该种颜色在黑板上绘制图形。
使用较深的颜色（如深灰）可以获得较好的处理结果。
点击「开始（Start）」按钮，利用 IFFT 算法计算数据，并生成输出音频文件。
现在我们画点东西：
我们可以用 Cooledit 之类的程序来查看结果。
（下图显示的是一个 wav 文件的「频率 - 时间」图，而非我们通常见到的波形图——译者按）
代码
程序使用 C# 编写。这里我们用到了 2 个基础库：
·Garrett Hoofman 的 Wave File Library。该库用于产生 wav 输出文件
·任意 IFFT 算法库
using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;using System.Drawing;using WaveLibrary;namespace Img2Wav{ class Core_Img2Wav { private const double MAX_DATA = +50; private const double MIN_DATA = -50; private const String NoInputBitmap = "No input bitmap"; public Bitmap InputBitmap { get; set; } public WaveFile OutputWav { get; set; } public void Start() { int NumSamples = InputBitmap.Width * InputBitmap.Height; byte[] Samples = new byte[NumSamples]; OutputWav = new WaveFile(1, 16, 44000); if (InputBitmap == null) throw new Exception(NoInputBitmap); double[] data = new double[InputBitmap.Height]; int w = 0; for (int i = 0; i < InputBitmap.Width; i++) { for (int j = 0; j < InputBitmap.Height; j++) { Color C = InputBitmap.GetPixel(i,j); data[j] = (C.R + C.G + C.B ) / 3; } FFT_Img2Wav.inverse(data); for (int x = 0; x < data.Length; x++) { Samples[w] = (byte)(MAX_DATA * data[x]); w++; } } OutputWav.SetData(Samples,NumSamples); } }}