如何生成波形 table 以实现更快的实时音频合成
How to generate a waveform table for quicker realtime audio synthesis
几个月前我为 iOS 设备开发了一个应用程序，可以生成实时谐波丰富的无人机。它在较新的设备上运行良好，但在较慢的设备上 运行 进入缓冲区不足。我需要优化这个东西，需要一些精神上的帮助。这是我目前正在做的事情的超级基本概述：
- 创建一个包含 X 次谐波的 "Oscillator Bank"（根据给定的基频简单计算。这里没有什么特别的。）
- 在我的 DAC 函数中，将样本输出到 iOS 音频缓冲区，我调用了一个 "GetNextSample()" 函数，该函数通过正弦振荡器组，计算每个样本并将它们相加向上。一些简单的加法合成。
- 欣赏无人机之美
再一次，它工作得很好，直到它不工作。我想优化这个东西，所以我不使用实时计算的正弦波的粗暴加法合成。如果我将谐波数 ("banks") 限制为 2，它将适用于旧设备。不酷。在较新的设备上，它低于大约 50 个谐波。还不错。但是如果我想同时播放多个无人机来创建一些和弦，那处理能力就太大了....所以...
- 我应该生成波形 tables 只是循环而不是不断计算吗？ （我想是的...）
- 我应该将我对双精度浮点的使用转换为基于整数的计算吗？ （我想是的...）
还有我的大算法问题（非常非数学）：
- 如果我使用波形 table，如何准确确定 wave/table 应该有多长？根据我开发此应用程序的经验，如果我刚到一个周期 (2*PI) 的末尾并重新开始，将相位重置回 0，我会得到一个声音伪像，因为我强行抵消了相位。换句话说，我不能保证一期能给我正确的结果...
也许我把事情复杂化了......对多个添加的正弦进行快速、处理器友好的实时合成的标准方法是什么？
在此期间我会继续四处寻找。
谢谢！
我在服务器端用 golang 编写了这样一个野兽......对于初学者来说是使用单精度浮点
为了解决 table 人口问题，我会通过合成方波来确保您的实施是可靠的。可视化每个 运行 的输出，因为你给它每个额外的频率（及其相应的振幅和相移参数）......根据定义，只要你正确使用足够的周期来覆盖，一个周期就足够了一个样本的时间段
重要的是要利用以下知识：从输入的一组正弦波（每个都有频率、振幅、相移）生成输出曲线有助于进行反向操作……即对该输出曲线执行 FFT让 api 为您提供基础正弦波的版本（同样每个都有频率、振幅和相位）...这将确认您的系统是准确的
您正在实施的过程的名称是：逆傅里叶变换并且有用于此的库但是我也更喜欢滚动我的拥有
您（或者您可以，不是 iOS 人）增加缓冲区大小吗？可能会给你足够的开销，你不需要这个。否则 yes wave-table synthesis 是一个可行的方法。仅当参数发生变化时，您才能根据所有谐波的总和计算出新的波表。
几个月前我为 iOS 设备开发了一个应用程序，可以生成实时谐波丰富的无人机。它在较新的设备上运行良好，但在较慢的设备上 运行 进入缓冲区不足。我需要优化这个东西，需要一些精神上的帮助。这是我目前正在做的事情的超级基本概述：
- 创建一个包含 X 次谐波的 "Oscillator Bank"（根据给定的基频简单计算。这里没有什么特别的。）
- 在我的 DAC 函数中，将样本输出到 iOS 音频缓冲区，我调用了一个 "GetNextSample()" 函数，该函数通过正弦振荡器组，计算每个样本并将它们相加向上。一些简单的加法合成。
- 欣赏无人机之美
再一次，它工作得很好，直到它不工作。我想优化这个东西，所以我不使用实时计算的正弦波的粗暴加法合成。如果我将谐波数 ("banks") 限制为 2，它将适用于旧设备。不酷。在较新的设备上，它低于大约 50 个谐波。还不错。但是如果我想同时播放多个无人机来创建一些和弦，那处理能力就太大了....所以...
- 我应该生成波形 tables 只是循环而不是不断计算吗？ （我想是的...）
- 我应该将我对双精度浮点的使用转换为基于整数的计算吗？ （我想是的...）
还有我的大算法问题（非常非数学）：
- 如果我使用波形 table，如何准确确定 wave/table 应该有多长？根据我开发此应用程序的经验，如果我刚到一个周期 (2*PI) 的末尾并重新开始，将相位重置回 0，我会得到一个声音伪像，因为我强行抵消了相位。换句话说，我不能保证一期能给我正确的结果...
也许我把事情复杂化了......对多个添加的正弦进行快速、处理器友好的实时合成的标准方法是什么？
在此期间我会继续四处寻找。
谢谢！
我在服务器端用 golang 编写了这样一个野兽......对于初学者来说是使用单精度浮点
为了解决 table 人口问题，我会通过合成方波来确保您的实施是可靠的。可视化每个 运行 的输出，因为你给它每个额外的频率（及其相应的振幅和相移参数）......根据定义，只要你正确使用足够的周期来覆盖，一个周期就足够了一个样本的时间段
重要的是要利用以下知识：从输入的一组正弦波（每个都有频率、振幅、相移）生成输出曲线有助于进行反向操作……即对该输出曲线执行 FFT让 api 为您提供基础正弦波的版本（同样每个都有频率、振幅和相位）...这将确认您的系统是准确的
您正在实施的过程的名称是：逆傅里叶变换并且有用于此的库但是我也更喜欢滚动我的拥有
您（或者您可以，不是 iOS 人）增加缓冲区大小吗？可能会给你足够的开销，你不需要这个。否则 yes wave-table synthesis 是一个可行的方法。仅当参数发生变化时，您才能根据所有谐波的总和计算出新的波表。