VC源码实现WAV文件播放器

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0 下载量 47 浏览量 更新于2024-10-23 收藏 42KB RAR 举报
资源摘要信息:"本资源为一个使用Visual C++(简称VC)开发的WAV文件播放器项目压缩包,包含完整的源代码及相关开发文件。项目名称为wav.rar,其中的标题'wav.rar_VC WAV_wav VC'表明这是一个与WAV文件格式相关的VC项目,旨在演示如何使用VC技术播放WAV格式的音频文件。开发者在描述中提到,这是一个不错的vc源码,希望能够帮助到需要进行类似开发的人员。" 知识点详细说明: 1. WAV文件格式:WAV(Waveform Audio File Format)是一种标准的音频文件格式,由微软和IBM共同开发,用于存储声音数据。WAV文件通常较大,因为它保留了音频的原始数据,未经压缩或处理,常用于专业音频编辑或存储高保真音质的音频。 2. Visual C++(VC):Visual C++是微软公司推出的一款集成开发环境(IDE),它包含了支持C和C++语言的编译器和调试器。它广泛用于Windows平台下的应用程序和组件开发。 3. WAV文件播放器实现:一个WAV文件播放器的实现涉及到对WAV文件格式的解析、音频数据的读取、解码以及利用音频API将解码后的音频数据送到音频输出设备播放。 4. 源代码文件介绍: - PlayWave.aps:这是一个资源文件,通常包含了应用程序的用户界面元素定义,比如菜单、工具栏、对话框等。 - PlayWave.cpp:包含应用程序的主函数入口和事件循环处理逻辑,是整个程序的控制中枢。 - MainFrm.cpp:定义了程序的主框架窗口,处理窗口相关事件,如大小变化、关闭等。 - Wave.cpp:实现WAV文件读取、解析和解码等功能的核心代码模块。 - PlayWaveView.cpp 和 PlayWaveView.h:这两个文件定义了视图类,它负责显示WAV播放器的用户界面以及处理播放控制等用户交互。 - PlayWaveDoc.cpp 和 StdAfx.cpp:这两个文件通常涉及文档数据的管理和预编译头文件的配置。 - PlayWave.dsp 和 PlayWave.dsw:DSP是Developer Studio Project的缩写,而DSW是Developer Studio Workspace的缩写,这两个文件分别用于定义项目和工作空间的设置。 5. 开发工具和语言: - 项目文件的格式表明开发可能使用了Microsoft Visual Studio的早期版本,这些版本使用.dsp和.dsw文件作为项目的配置文件。 - 源码文件扩展名.cpp表明编程语言使用的是C++。 6. 应用程序设计模式: - 根据文件列表,可以推测出该WAV播放器可能采用了MFC(Microsoft Foundation Classes)库,这是一个用于简化Windows应用程序开发的C++库。MFC提供了一系列封装好的类,用于处理窗口、消息、绘图和其他常见的Windows编程任务。 7. 可能的功能点: - 读取WAV文件:应用程序必须具备从文件系统中读取WAV文件的能力。 - 音频解码:由于WAV文件是未压缩的,应用程序可能不需要复杂的解码器,但仍需进行字节流到音频设备兼容格式的转换。 - 音频播放控制:包括播放、暂停、停止以及音量控制等功能。 - 用户界面:提供直观的用户操作界面,使用户能够选择文件、控制播放等。 8. 开发参考和资源: - 对于初学者和希望学习如何开发音频应用的开发者来说,本资源提供了宝贵的参考。通过研究源代码,开发者可以学习到如何使用Windows API处理音频文件的播放,以及如何使用MFC框架构建用户界面。 9. 应用场景: - 此类WAV播放器可以应用于音频编辑软件、多媒体教学软件、个人音频播放器等场景。 通过分析以上知识点,开发者不仅能够理解项目的基本结构和功能,还能够深入掌握使用VC开发音频播放器的核心技术。这对于学习Windows下C++编程和音频处理技术具有重要的参考价值。

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

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)。请给出详细解释和注释

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