轻巧代码播放WAV/MIDI及系统声音

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0 下载量 156 浏览量 更新于2024-10-07 收藏 5KB ZIP 举报
资源摘要信息:"此压缩包提供了一套简单的解决方案,用于在计算机上播放WAV和MIDI格式的音频文件,以及系统声音。它包含了一系列文件,用于实现和管理音频播放功能。" 首先,我们需要了解WAV和MIDI这两种音频文件格式的特性: - **WAV文件**:WAV格式是微软公司开发的一种标准数字音频文件格式,也称为“波形音频文件格式”。WAV文件通常具有较高的采样率和分辨率,因此文件体积较大,但能够提供非常接近CD质量的音频体验。WAV文件是未压缩的音频数据,保持了声音的原始性,适合存储高品质的音乐或声音效果。 - **MIDI文件**:MIDI是Musical Instrument Digital Interface的缩写,意为乐器数字接口。MIDI文件不是音频数据,而是乐器演奏指令的集合,它可以描述如何演奏一段音乐,包括音符的时长、音高、音量等信息。由于MIDI文件不包含音频波形数据,所以文件体积小,可以用于音乐的编辑和创作。 接下来,我们来解释文件名列表中各个文件的作用: - **MSysSnd.bas**:这个文件的扩展名表明它是一个BASIC语言的源代码文件。BASIC语言是一种较为简单的编程语言,适合初学者学习和使用。MSysSnd.bas文件中很可能是包含了播放音频文件、系统声音的程序代码。 - **FSysSnd.frm**:通常情况下,.frm文件是Visual Basic(VB)项目中的一个窗体(Form)文件。这个文件可以包含设计时和运行时窗体的布局信息。在FSysSnd.frm文件中可能包含了用户界面的元素,允许用户选择播放的WAV或MIDI文件,以及控制播放过程(如播放、暂停、停止等)。 - ***.txt**:这个文本文件可能包含了一些说明性文字,比如指向相关资源的链接或者说明软件使用方法和注意事项等。 - **readme.txt**:通常这是标准的说明文件名,readme.txt会提供关于软件的基本信息、安装指南、使用说明、作者信息等。通过这个文件,用户可以了解如何操作和利用压缩包内的文件。 - **SysSnd.vbp**:.vbp是Visual Basic的项目文件(Project),包含了项目设置、引用的库文件、窗体和其他资源的链接。SysSnd.vbp可能就是该播放系统声音程序的项目文件,它定义了整个项目的结构和内容。 在软件的功能性描述中提到的“软件虽小但用处很大”,强调了虽然这个播放工具可能在体积上较小,但它能实现的功能(播放WAV和MIDI文件,播放系统声音)对于用户来说可能非常实用。例如,用户可能需要在开发过程中测试音频文件的播放效果,或者在特定的应用程序中嵌入声音提示等,这样的小工具就显得十分方便。 在应用该软件时,用户可能需要有一个运行环境,例如Windows操作系统下的VB运行环境,以确保软件能够正常工作。此外,开发者可能需要根据具体需求对源代码进行适当修改和扩展,以实现更多定制化的功能。

下面给出一段代码:class AudioDataset(Dataset): def init(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 def pad_zero(self, input, length): input_shape = input.shape if input_shape[0] >= length: return input[:length] if len(input_shape) == 1: return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0) if len(input_shape) == 2: return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) def getitem(self, index): t_r = self.train_data[index] clean_file = t_r[0] noise_file = t_r[1] wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file) start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1 if start_index < 1: start_index = 1 else: start_index = np.random.randint(start_index) sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file) sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) b_data = {'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude, 'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude} return b_data def extract_fft(self, wav_path): audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0] stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return stft_magnitude, stft_phase def len(self): return len(self.train_data)。请给出详细注释

2023-05-24 上传