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Audio SpectraCLI

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VSC Extension - Audio-SpectraCLI - New Release! ?

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A visualização do espectro de áudio é um projeto Python que visualiza a entrada de áudio em tempo real como um espectro usando a Fast Fourier Transform (FFT). Ele fornece uma interface interativa e dinâmica para os usuários iniciarem a visualização e sair do programa.

Ponto notável: da v4.0, implementei um código totalmente novo usando o PYQT5, que você encontrará evidente aqui no novo código padrão principal - 'main.py' e no caso 'test.py' que suporta isso.

O 'main-velho.py', que é o código do arquivo principal para a v3.2 e o caso 'Test-Old.py' que suporta isso, está preguiçoso.

Recursos atuais (em relação a 4.1.0)

Visualização em tempo real do espectro de transformação de Fast Fourier (FFT) da entrada de áudio.
Suporte ao vivo vs vs extensão.
Suporte para o ajuste de parâmetros como duração, taxa de amostragem e tamanho do bloco.
Integração perfeita com o SoundDevice para captura de entrada de áudio.
Faixa de frequência personalizável: permita que os usuários especifiquem o intervalo de frequência a ser exibido no espectro.
Personalização de cores: forneça opções para os usuários personalizarem as cores usadas na visualização do espectro.
Módulos PYQT5 adicionados e um filtro gaussiano que permite a entrada do usuário por duração (em segundos), taxa de amostragem (em Hz), tamanho do bloco e também suaviza a saída.
Pode ser necessário ter em mente que o filtro gaussiano é muito forte e não reconhecerá qualquer ruído e exibir seus espectros. Somente a entrada real através de microfones como conversas e músicas são exibidas, que podem ser categorizadas como entradas reais ou áudio e, é claro, em tempo real.
Interface muito mais dinâmica e controlada pelo usuário.

Embalagem

 Audio-SpectraCLI/

├── .gitignore
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── Contributing.md
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── Readme.md
├── requirements.txt
├── setup.cfg
├── setup.py
├── .github/
│   └── workflows/
│       ├── docker-publish.yml
│       ├── label.yml
│       └── python-publish.yml
├── Audio_SpectraCLI/
│   ├── main-old.py
│   ├── main.py
│   └── __init__.py
└── tests/
├── ├── test-old.py
├── └── test.py
└── audiospectra-cli/
    ├── assets
    ├── dist
    ├── src/
    │   ├── test
    │   ├── extension.test.ts
    │   └── extension.ts
    ├── audio-spectracli-extension-v.vsix
    ├── CHANGELOG.md
    ├── ebuild.js
    ├── eslint.config.mjs
    ├── package.json
    ├── package-lock.json
    ├── README.md
    ├── sample.py
    └── tsconfig.json

Métodos de instalação: (agora extensão disponível)

Instalação e uso (usando extensões VSCode - Marketplace)

Como usar a extensão de espectro de áudio

Siga estas etapas para usar a extensão de espectro de áudio no código do Visual Studio:

Código do Visual Studio aberto
- Inicie o código VS no seu computador (macOS, Windows ou Linux).
Instale a extensão de espectro de áudio
- Vá para a barra lateral das extensões clicando no ícone de extensões na barra de atividades (ou pressione Ctrl+Shift+X no Windows/Linux ou Cmd+Shift+X no macOS).
- Pesquise por "Audio-Spectracli" no mercado de extensões.
- Clique em Instalar ao lado da extensão de espectro de áudio.
Ative a extensão
- Após a instalação, abra a paleta de comando pressionando F1 ou Ctrl+Shift+P no Windows/Linux ou Cmd+Shift+P no macOS.
- Tipo >Audio-SpectraCLI: Add Sample Code ou >Audio-SpectraCLI: View Status .
- Selecione qualquer um comando para ativar e usar a extensão.
Usando os comandos
- Adicionar código de amostra : Insira o código de amostra para espectracli de áudio na janela atual do editor.
  - Abra qualquer arquivo python ou crie um novo.
  - Execute o comando Audio-SpectraCLI: Add Sample Code da paleta de comando.
  - O código de amostra deve aparecer no editor.
- Visualizar status de extensão : exibe o status atual do áudio-espectracli.
  - Execute o comando Audio-SpectraCLI: View Status da paleta de comando.
  - Você verá uma notificação indicando que o áudio-espectracli está pronto para uso.
Verifique a extensão
- Verifique se os comandos de espectro de áudio funcionam conforme o esperado seguindo as etapas acima.
- Você deve ver notificações para o status e o código de amostra adicionado no editor.
Personalize conforme necessário
- Você pode modificar o código inserido ou usar a extensão como referência para desenvolver seus próprios scripts personalizados com espectro de áudio.

NOTA : Se você encontrar problemas, verifique o ReadMe da extensão ou entre em contato com [email protected] suporte para solução de problemas.

Aproveite o uso de áudio-espectracli no código VS!

Depois de ativar a instância do Audio_Visualizer, sinta -se à vontade para usá -lo em qualquer lugar no programa. Consiste em vários parâmetros (que fornecem mais controle ao usuário); portanto, configure e adicione -os antes de usá -los no seu código. Além disso, o usuário pode modificar (WRT v4.1.0) a duração (em segundos), a taxa de amostragem (em Hz) e o tamanho do bloco.

Instalação e uso (usando PIP no Windows)

Instale usando o PIP (use o PIP3, se o PIP não funcionar.)

 pip install Audio-SpectraCLI

Importar e usar módulos

Crie um arquivo python.
Você pode usar o exemplo.py como referência ou usar o seguinte código:

 from Audio_SpectraCLI import AudioSpectrumVisualizer
from PyQt5 . QtWidgets import QApplication

# Creating an instance of AudioSpectrumVisualizer with custom parameters
app = QApplication ([])
audio_visualizer = AudioSpectrumVisualizer (
    duration = 5 , fs = 22050 , block_size = 1024 , frequency_range = ( 1000 , 5000 ), color = 'red' )

# Starting the audio spectrum visualization
audio_visualizer . show ()
app . exec_ ()

Depois de ativar a instância do Audio_Visualizer, sinta -se à vontade para usá -lo em qualquer lugar no programa. Consiste em vários parâmetros (que fornecem mais controle ao usuário); portanto, configure e adicione -os antes de usá -los no seu código. Além disso, o usuário pode modificar (WRT v4.1.0) a duração (em segundos), a taxa de amostragem (em Hz) e o tamanho do bloco.

Instalação e uso (usando homebrew e pip no macOS)

Instale usando o PIP (use o PIP3, se o PIP não funcionar.)

 brew install pyaudio
pip install Audio-SpectraCLI

Importar e usar módulos

Crie um arquivo python.
Você pode usar o exemplo.py como referência ou usar o seguinte código:

 from Audio_SpectraCLI import AudioSpectrumVisualizer
from PyQt5 . QtWidgets import QApplication

# Creating an instance of AudioSpectrumVisualizer with custom parameters
app = QApplication ([])
audio_visualizer = AudioSpectrumVisualizer (
    duration = 5 , fs = 22050 , block_size = 1024 , frequency_range = ( 1000 , 5000 ), color = 'red' )

# Starting the audio spectrum visualization
audio_visualizer . show ()
app . exec_ ()

Depois de ativar a instância do Audio_Visualizer, sinta -se à vontade para usá -lo em qualquer lugar no programa. Consiste em vários parâmetros (que fornecem mais controle ao usuário); portanto, configure e adicione -os antes de usá -los no seu código. Além disso, o usuário pode modificar (WRT v4.1.0) a duração (em segundos), a taxa de amostragem (em Hz) e o tamanho do bloco.

Examinar e usar (usando o Docker)

Pré -requisitos Você deve instalar o Docker em sua máquina. Você pode baixar e instalar o Docker aqui.
Puxando a imagem do Docker

Você pode puxar a imagem do Docker pré-criada do Docker Hub usando o seguinte comando:

docker pull adityaseth777/audio-spectracli

Visualizando arquivos dentro do contêiner do docker para ver os arquivos dentro do contêiner do docker para fins de depuração, você pode executar uma sessão interativa do shell:

docker run --rm -it --entrypoint /bin/bash audio-spectracli

Use o comando 'LS' para visualizar os arquivos e obter um entendimento adequado da estrutura do arquivo:

ls

Você pode usar o exemplo.py como referência ou usar o seguinte código:

 from Audio_SpectraCLI import AudioSpectrumVisualizer
from PyQt5 . QtWidgets import QApplication

# Creating an instance of AudioSpectrumVisualizer with custom parameters
app = QApplication ([])
audio_visualizer = AudioSpectrumVisualizer (
    duration = 5 , fs = 22050 , block_size = 1024 , frequency_range = ( 1000 , 5000 ), color = 'red' )

# Starting the audio spectrum visualization
audio_visualizer . show ()
app . exec_ ()

Depois de ativar a instância do Audio_Visualizer, sinta -se à vontade para usá -lo em qualquer lugar no programa. Consiste em vários parâmetros (que fornecem mais controle ao usuário); portanto, configure e adicione -os antes de usá -los no seu código. Além disso, o usuário pode modificar (WRT v4.1.0) a duração (em segundos), a taxa de amostragem (em Hz) e o tamanho do bloco.

Construindo a imagem do Docker localmente

Se você preferir construir a imagem do Docker localmente, siga estas etapas:

Clone o repositório:

git clone https://github.com/AdityaSeth777/Audio-SpectraCLI.git
cd Audio-SpectraCLI

Construa a imagem do Docker:

docker build -t audio-spectracli .

Visualizando arquivos dentro do contêiner do docker para ver os arquivos dentro do contêiner do docker para fins de depuração, você pode executar uma sessão interativa do shell:

docker run --rm -it --entrypoint /bin/bash audio-spectracli

Use o comando 'LS' para visualizar os arquivos e obter um entendimento adequado da estrutura do arquivo:

ls

Você pode usar o exemplo.py como referência ou usar o seguinte código:

 from Audio_SpectraCLI import AudioSpectrumVisualizer
from PyQt5 . QtWidgets import QApplication

# Creating an instance of AudioSpectrumVisualizer with custom parameters
app = QApplication ([])
audio_visualizer = AudioSpectrumVisualizer (
    duration = 5 , fs = 22050 , block_size = 1024 , frequency_range = ( 1000 , 5000 ), color = 'red' )

# Starting the audio spectrum visualization
audio_visualizer . show ()
app . exec_ ()

Depois de ativar a instância do Audio_Visualizer, sinta -se à vontade para usá -lo em qualquer lugar no programa. Consiste em vários parâmetros (que fornecem mais controle ao usuário); portanto, configure e adicione -os antes de usá -los no seu código. Além disso, o usuário pode modificar (WRT v4.1.0) a duração (em segundos), a taxa de amostragem (em Hz) e o tamanho do bloco.

Próximos recursos

Salvar e exportar: Implemente a funcionalidade para salvar o espectro gerado como um arquivo de imagem ou exportar dados para análises adicionais.
Terminais da CLI.
Opção para escolher entre CLI/GUI.