VS2019c语言fopen_s打开音频文件代码

下面是一个简单的示例代码，可以通过文件名读取WAV文件内的数据，并计算信号的时域统计量和自协方差矩阵： ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdint.h> #include <math.h> #define BUFFER_SIZE 1024 struct WaveHeader { char chunkId[4]; uint32_t chunkSize; char format[4]; char subchunk1Id[4]; uint32_t subchunk1Size; uint16_t audioFormat; uint16_t numChannels; uint32_t sampleRate; uint32_t byteRate; uint16_t blockAlign; uint16_t bitsPerSample; char subchunk2Id[4]; uint32_t subchunk2Size; }; int main(int argc, char *argv[]) { if (argc < 2) { printf("Usage: %s <filename>\n", argv[0]); return 1; } FILE *fp = NULL; fopen_s(&fp, argv[1], "rb"); if (fp == NULL) { printf("Error opening file %s\n", argv[1]); return 1; } // Read WAV header struct WaveHeader header; fread(&header, sizeof(header), 1, fp); if (strncmp(header.chunkId, "RIFF", 4) != 0 || strncmp(header.format, "WAVE", 4) != 0 || strncmp(header.subchunk1Id, "fmt ", 4) != 0 || header.audioFormat != 1) { printf("Invalid WAV file format\n"); fclose(fp); return 1; } // Read audio data uint32_t numSamples = header.subchunk2Size / (header.bitsPerSample / 8); float *data = (float *) malloc(numSamples * sizeof(float)); int16_t buffer[BUFFER_SIZE]; int readSize = 0; uint32_t i = 0; while ((readSize = fread(buffer, sizeof(int16_t), BUFFER_SIZE, fp)) > 0) { for (int j = 0; j < readSize; j++) { data[i++] = buffer[j] / 32768.0f; } } fclose(fp); // Calculate time domain statistics float mean = 0.0f, variance = 0.0f, rms = 0.0f; for (i = 0; i < numSamples; i++) { mean += data[i]; rms += data[i] * data[i]; } mean /= numSamples; rms = sqrtf(rms / numSamples); for (i = 0; i < numSamples; i++) { variance += (data[i] - mean) * (data[i] - mean); } variance /= numSamples; printf("Mean: %f\n", mean); printf("RMS: %f\n", rms); printf("Variance: %f\n", variance); // Calculate autocovariance matrix uint32_t maxLag = 100; float *autoCov = (float *) malloc((maxLag + 1) * (maxLag + 1) * sizeof(float)); for (uint32_t m = 0; m <= maxLag; m++) { for (uint32_t n = 0; n <= maxLag; n++) { float sum = 0.0f; for (i = 0; i < numSamples - m; i++) { sum += (data[i] - mean) * (data[i + m] - mean); } autoCov[m * (maxLag + 1) + n] = sum / (numSamples - m); if (m != n) { autoCov[n * (maxLag + 1) + m] = autoCov[m * (maxLag + 1) + n]; } } } // Print autocovariance matrix for (uint32_t m = 0; m <= maxLag; m++) { for (uint32_t n = 0; n <= maxLag; n++) { printf("%f ", autoCov[m * (maxLag + 1) + n]); } printf("\n"); } free(data); free(autoCov); return 0; } ``` 该代码首先通过 `fopen_s` 函数打开指定的 WAV 文件，并读取 WAV 文件头部信息。然后，它将 WAV 文件中的音频数据读入到一个浮点数数组中，将每个采样值除以 32768.0，以将其归一化到 [-1, 1] 的范围内。接下来，它计算了时域统计量（均值、均方值和方差），并使用这些统计量计算了自协方差矩阵。最后，它打印了自协方差矩阵的值。需要注意的是，该代码的自协方差矩阵是一个对称矩阵，并且仅计算了最多 100 个滞后样本的值。如果需要更高的分辨率和/或更大的滞后样本数量，请相应地更改 `maxLag` 变量的值。

下面是使用C语言实现读取WAV文件，并进行FFT和STFT的代码示例，不使用fftw库函数： ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define PI 3.14159265358979323846 // WAV文件头信息结构体 typedef struct { char ChunkID[4]; unsigned int ChunkSize; char Format[4]; char Subchunk1ID[4]; unsigned int Subchunk1Size; unsigned short AudioFormat; unsigned short NumChannels; unsigned int SampleRate; unsigned int ByteRate; unsigned short BlockAlign; unsigned short BitsPerSample; char Subchunk2ID[4]; unsigned int Subchunk2Size; } WavHeader; int main(int argc, char* argv[]) { // 打开WAV文件 FILE* fp = NULL; fopen_s(&fp, "audio.wav", "rb"); if (fp == NULL) { printf("Error opening file."); exit(1); } // 读取WAV文件头信息 WavHeader header; size_t bytes_read = fread(&header, sizeof(WavHeader), 1, fp); if (bytes_read != 1) { printf("Error reading file header."); exit(1); } // 计算每一帧音频的采样数和FFT窗口大小 int frame_size = 1024; // 每一帧音频的采样数 int fft_size = 2048; // FFT窗口大小 int hop_size = frame_size / 2; // 每一帧音频之间的跳跃步长 int num_frames = (header.Subchunk2Size / header.BlockAlign - frame_size) / hop_size + 1; // 分配内存空间 short* audio_data = (short*) malloc(sizeof(short) * header.Subchunk2Size / sizeof(short)); float* fft_real = (float*) malloc(sizeof(float) * fft_size); float* fft_imag = (float*) malloc(sizeof(float) * fft_size); float* stft_real = (float*) malloc(sizeof(float) * num_frames * fft_size); float* stft_imag = (float*) malloc(sizeof(float) * num_frames * fft_size); // 读取音频数据 bytes_read = fread(audio_data, sizeof(short), header.Subchunk2Size / sizeof(short), fp); if (bytes_read != header.Subchunk2Size / sizeof(short)) { printf("Error reading audio data."); exit(1); } // 对每一帧音频进行fft和STFT int i, j, k; for (i = 0; i < num_frames; i++) { // 计算当前帧音频的起始位置 int start_index = i * hop_size; // 将音频数据复制到FFT窗口中 for (j = 0; j < fft_size; j++) { int audio_index = start_index + j - fft_size / 2; if (audio_index < 0 || audio_index >= header.Subchunk2Size / sizeof(short)) { fft_real[j] = 0.0f; } else { fft_real[j] = (float) audio_data[audio_index]; } fft_imag[j] = 0.0f; } // 对FFT窗口进行快速傅里叶变换 for (j = 0; j < fft_size; j++) { float sum_real = 0.0f; float sum_imag = 0.0f; for (k = 0; k < fft_size; k++) { float angle = 2.0f * PI * j * k / fft_size; sum_real += fft_real[k] * cos(angle) + fft_imag[k] * sin(angle); sum_imag += fft_imag[k] * cos(angle) - fft_real[k] * sin(angle); } stft_real[i * fft_size + j] = sum_real; stft_imag[i * fft_size + j] = sum_imag; } } // 输出结果 for (i = 0; i < num_frames; i++) { printf("Frame %d:\n", i); for (j = 0; j < fft_size; j++) { printf("%f + %fi\n", stft_real[i * fft_size + j], stft_imag[i * fft_size + j]); } printf("\n"); } // 释放内存空间 free(audio_data); free(fft_real); free(fft_imag); free(stft_real); free(stft_imag); // 关闭文件 fclose(fp); return 0; } ``` 代码中使用了WAV文件头信息结构体来存储WAV文件的头部信息，通过读取WAV文件头信息来获取音频数据的采样率、通道数、采样位数等重要参数。 代码中先计算了每一帧音频的采样数和FFT窗口大小，然后通过fread函数读取了整个WAV文件的音频数据。接着，对于每一帧音频数据，将其复制到FFT窗口中，然后使用傅里叶变换计算FFT窗口的频域表示，并将结果存储到STFT矩阵中。 最后，输出了STFT矩阵的结果。需要注意的是，STFT矩阵的大小为num_frames x fft_size，其中num_frames表示总共有多少帧音频数据，fft_size表示每一帧音频数据的FFT窗口大小。 需要指出的是，本代码示例中实现的FFT算法是一种Naive算法，其时间复杂度为O(N^2)，因此在实际应用中可能不够高效。如果需要更高效的FFT算法，可以参考其他开源库，例如fftw、KissFFT等。