用python生成一边录音一边播放一边显示FFT画布PyQt5的多线程程序

以下是一个使用Python和PyQt5库生成一边录音一边播放一边显示FFT画布的多线程程序：

import sys
import numpy as np
import pyaudio
import threading
from PyQt5.QtCore import Qt, QThread, pyqtSignal
from PyQt5.QtGui import QPainter, QPen
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget


class AudioThread(QThread):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.chunk = 1024
        self.format = pyaudio.paInt16
        self.channels = 1
        self.rate = 44100
        self.p = pyaudio.PyAudio()
        self.stream = self.p.open(
            format=self.format,
            channels=self.channels,
            rate=self.rate,
            input=True,
            output=True,
            frames_per_buffer=self.chunk
        )
        self.frames = []
        self.is_running = True

    def run(self):
        while self.is_running:
            data = self.stream.read(self.chunk)
            self.frames.append(data)
            self.stream.write(data)

    def stop(self):
        self.is_running = False
        self.stream.stop_stream()
        self.stream.close()
        self.p.terminate()


class FFTThread(QThread):
    signal = pyqtSignal(np.ndarray)

    def __init__(self, audio_thread):
        super().__init__()
        self.audio_thread = audio_thread

    def run(self):
        while self.audio_thread.is_running:
            if len(self.audio_thread.frames) > 0:
                data = b''.join(self.audio_thread.frames)
                self.audio_thread.frames = []
                y = np.frombuffer(data, dtype=np.int16)
                fft_data = np.abs(np.fft.fft(y))[:len(y) // 2]
                self.signal.emit(fft_data)


class FFTWidget(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fft_data = np.zeros(1024)
        self.fft_thread = FFTThread(audio_thread)
        self.fft_thread.signal.connect(self.update_fft_data)
        self.fft_thread.start()

    def update_fft_data(self, fft_data):
        self.fft_data = fft_data

    def paintEvent(self, event):
        qp = QPainter()
        qp.begin(self)
        qp.setPen(QPen(Qt.white, 2))
        width, height = self.width(), self.height()
        step = width / len(self.fft_data)
        for i, y in enumerate(self.fft_data):
            x = i * step
            qp.drawLine(x, height, x, height - y // 10)
        qp.end()


class MainWindow(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setWindowTitle('Audio FFT')
        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)
        self.audio_thread = AudioThread()
        self.fft_widget = FFTWidget()
        self.start_button = QPushButton('Start', self)
        self.start_button.setGeometry(10, 10, 100, 30)
        self.start_button.clicked.connect(self.start_audio)
        self.stop_button = QPushButton('Stop', self)
        self.stop_button.setGeometry(120, 10, 100, 30)
        self.stop_button.clicked.connect(self.stop_audio)

    def start_audio(self):
        self.audio_thread.start()

    def stop_audio(self):
        self.audio_thread.stop()
        self.fft_thread.quit()


if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    window = MainWindow()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

这个程序创建了一个`AudioThread`类，用于录音并播放声音，并将录音数据存储在一个列表中。然后，创建了一个`FFTThread`类，用于计算FFT并发出信号，以更新FFT数据。最后，创建了一个`FFTWidget`类，用于显示FFT数据。在`MainWindow`类中，创建了两个按钮，一个用于启动录音，另一个用于停止录音。当录音开始时，`AudioThread`对象开始运行，`FFTThread`对象开始运行，并将发出的信号连接到`FFTWidget`对象的`update_fft_data()`方法上，以更新FFT数据。然后，`FFTWidget`对象重新绘制，以显示FFT数据的可视化效果。当录音停止时，`AudioThread`对象和`FFTThread`对象都停止，并退出程序。