Différences entre les versions de « ERG::physicalcomputing »

De {}
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<syntaxhighlight lang="java">
 
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/**
+
 
 
  * This sketch shows how to use the FFT class to analyze a stream
 
  * This sketch shows how to use the FFT class to analyze a stream
 
  * of sound. Change the number of bands to get more spectral bands
 
  * of sound. Change the number of bands to get more spectral bands
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public void draw() {
 
public void draw() {
  // Set background color, noStroke and fill color
+
  background(125, 255, 125);
 
  fill(255, 0, 150);
 
  noStroke();
 
  
 
   // Perform the analysis
 
   // Perform the analysis
 
   fft.analyze();
 
   fft.analyze();
 
+
  int currentBand = 0;
 +
  float maxVal = 0;
 +
 
 
   for (int i = 0; i < bands; i++) {
 
   for (int i = 0; i < bands; i++) {
     // Smooth the FFT spectrum data by smoothing factor
+
      
     sum[i] += (fft.spectrum[i] - sum[i]) * smoothingFactor;
+
     if(fft.spectrum[i] > maxVal){
 
+
      currentBand = i;
     // Draw the rectangles, adjust their height using the scale factor
+
      maxVal = fft.spectrum[i];
     rect(i*barWidth, height, barWidth, -sum[i]*height*scale);
+
    }
 +
 
 +
   
 +
  }
 +
 
 +
  if(currentBand > 10){
 +
     background(0);
 +
  }else{
 +
     background(255);
 
   }
 
   }
 +
 
 +
 
 
}
 
}
  
 
</syntaxhighlight>
 
</syntaxhighlight>

Version du 22 octobre 2018 à 09:28

projet : Assigner un programme différent à chaque octave de la voix. Donc avec un système de détection des notes et des hauteurs. Chacune des notes seraient assignée à un effet de type stéréo, réverbe, granulator...

Capture d’écran 2018-10-01 à 12.01.14.png

Capture d’écran 2018-10-08 à 09.35.54.png

Utilisation de processing.

- Réaliser du code qui récupère les données enregistrées par un Micro externe, analyser ces données.

Exo 1 : traduire par une couleur des paliers sur la hauteur du son enregistré.



Code utilisé : Modifications réalisées sur le code : -FFT à partir d'un enregistrement micro input -Retour Micro

ATTENTION UTILISER CASQUE AUDIO SINON LARSEN

 * This sketch shows how to use the FFT class to analyze a stream
 * of sound. Change the number of bands to get more spectral bands
 * (at the expense of more coarse-grained time resolution of the spectrum).
 */

import processing.sound.*;

// Declare the sound source and FFT analyzer variables
FFT fft;
AudioIn in;

// Define how many FFT bands to use (this needs to be a power of two)
int bands = 128;

// Define a smoothing factor which determines how much the spectrums of consecutive
// points in time should be combined to create a smoother visualisation of the spectrum.
// A smoothing factor of 1.0 means no smoothing (only the data from the newest analysis
// is rendered), decrease the factor down towards 0.0 to have the visualisation update
// more slowly, which is easier on the eye.
float smoothingFactor = 0.2;

// Create a vector to store the smoothed spectrum data in
float[] sum = new float[bands];

// Variables for drawing the spectrum:
// Declare a scaling factor for adjusting the height of the rectangles
int scale = 5;
// Declare a drawing variable for calculating the width of the 
float barWidth;

public void setup() {
  size(640, 360);
  background(255);

  // Calculate the width of the rects depending on how many bands we have
  barWidth = width/float(bands);

  // Load and play a soundfile and loop it.
  fft = new FFT(this, bands);
  in = new AudioIn(this, 0);
  
  // Create the FFT analyzer and connect the playing soundfile to it.
  in.start();
  fft.input(in);
  //retour micro
  in.play();
}

public void draw() {
 

  // Perform the analysis
  fft.analyze();
  int currentBand = 0;
  float maxVal = 0;
  
  for (int i = 0; i < bands; i++) {
    
    if(fft.spectrum[i] > maxVal){
      currentBand = i;
      maxVal = fft.spectrum[i];
    }
   
    
  }
  
  if(currentBand > 10){
    background(0);
  }else{
    background(255);
  }
  
  
}