GitHub 热门项目：AudioNoise

GitHub 项目：音频噪声 仓库地址：https://github.com/torvalds/AudioNoise 星级：4388 | 作者：托瓦尔兹 项目描述：随机数字音频效果 =================================================== 自述文件内容： ## 另一个与吉他踏板相关的愚蠢的 repo 基于RP2354和TAC5112的数字吉他 踏板](https://github.com/torvalds/GuitarPedal) 实际上确实有效，甚至 如果我对我的一些模拟接口选择不感兴趣（即 尤其是花盆，我什至越来越讨厌那个咔嗒作响的脚踏开关 如果我真的喜欢它也可以兼作启动选择开关 编程）。 但当硬件设计被存档时，我仍在思考其中的奥秘 生活和物理用户界面，我仍然关注数字 侧面的影响。 但现在纯粹是“因为都是数字化的， 让我们模拟它，而不用太担心硬件”。 这些——就像开始我的旅程的模拟电路一样——玩具 您不应该认真对待的影响。 主要设计目标有 一直在学习数字音频处理基础知识。 完全就像 吉他踏板是关于了解硬件方面的。 所以没有花哨的基于 FFT 的声码器或类似的东西，只有 IIR 滤波器 和基本延迟循环。 一切都是“单一样本，单一样本 无延迟输出”。 样本可以被存储在延迟循环中 后来查了一下（对于eacho效果），但它没有做任何真正的事情 处理。 我对 TAC5112 的喂食延迟达到亚毫秒级感到满意 通过 ADC->DAC 链，这意味着继续 之类的事情。 另外，我以前从来没有做过这些，所以它是 由于我是新手，所有这些都非常基本和简单。 换句话说：IIR 滤波器并不是奇特的人工智能“模拟出租车” 一种现代踏板或吉他放大器。 不，虽然他们确实模拟模拟 像移相器这样的电路，它们通过模拟 RC 的效果来实现 仅使用数字全通滤波器的网络，无需执行任何操作 实际上*聪明*。 另请注意，python 可视化工具基本上是由 振动编码。 我对模拟滤波器了解更多——但这并不是说 比我对 python 的了解要多得多。 一开始是我典型的“谷歌 并进行“猴子看猴子做”类型的编程，但后来我删掉了 中间人——我——只是使用谷歌反重力来制作音频 示例可视化器。