将频谱分析结果转换为对数频率尺度

使用 CriWare.CriAtomExPlayerOutputAnalyzer 获得的频谱分析结果所分布在的频段是通过“输出采样率的一半除以配置中所指定的频段数量”得到的。
因此，例如在输出采样率为48kHz的平台上，如果使用默认设置“频段数 = 8”进行分析，则在第一个频段会集中3kHz左右以下的所有频谱成分，和其他频段相比，这将是一个非常大的值。
下面我们将解释如何通过对数尺度划分频率来获得分析结果，类似市售的频谱分析仪。

1. 使用可指定的最大分割数生成 CriAtomExPlayerOutputAnalyzer
使用可以指定的最大频段数（512）生成 CriWare.CriAtomExPlayerOutputAnalyzer 。
该值通过 CriWare.CriAtomExPlayerOutputAnalyzer::MaximumSpectrumBands 定义。

2. 获取分析结果并以对数尺度频率重新分割
通过 CriWare.CriAtomExPlayerOutputAnalyzer::GetSpectrumLevels 函数获取以最大频段数均等分割的分析结果，再重新以对数尺度分割。

下面的示例脚本计算在对数尺度上将频域分成16份的结果。
可以使用适当的偏移和缩放来显示转换好的分贝值。

using UnityEngine;

public class ExampleScript : MonoBehaviour {

    /* 要分析的 CriAtomSource */
    public CriAtomSource atomSource;
    /* 作为分析结果输出的频谱的频段数 */
    public int outputSpectrumBands = 8;

    private CriAtomExPlayerOutputAnalyzer analyzer;
    private float[] linearSpectrumLevels;
    private float[] logSpectrumLevels;

    void Start ()
    {
        CriAtomExPlayerOutputAnalyzer.Type[] analyzerType = new CriAtomExPlayerOutputAnalyzer.Type[1];
        CriAtomExPlayerOutputAnalyzer.Config[] analyzerConfig = new CriAtomExPlayerOutputAnalyzer.Config[1];

        /* 生成具有最大频段数的频谱分析仪 */
        analyzerType[0] = CriAtomExPlayerOutputAnalyzer.Type.SpectrumAnalyzer;
        analyzerConfig[0] = new CriAtomExPlayerOutputAnalyzer.Config(CriAtomExPlayerOutputAnalyzer.MaximumSpectrumBands);
        this.analyzer = new CriAtomExPlayerOutputAnalyzer(analyzerType, analyzerConfig);

        /* 挂载至CriAtomSource */
        this.atomSource.AttachToAnalyzer(analyzer);

        /* 记录CriAtomExPlayerOutputAnalyzer输出结果的数组 */
        linearSpectrumLevels = new float[CriAtomExPlayerOutputAnalyzer.MaximumSpectrumBands];
        /* 记录对数尺度输出结果的数组 */
        logSpectrumLevels = new float[outputSpectrumBands];
    }

    void OnDestroy()
    {
        this.analyzer.DetachExPlayer();
        this.analyzer.Dispose();
    }

    void Update ()
    {
        /* 获取频谱分析结果 */
        analyzer.GetSpectrumLevels(ref linearSpectrumLevels);

        /* 按对数尺度重新分割 */
        SplitBandsOnLogScale(ref linearSpectrumLevels, ref logSpectrumLevels);

        /* 从振幅值转换为分贝值 */
        for (int i = 0; i < logSpectrumLevels.Length; i++) {
            logSpectrumLevels[i] = 20.0f * Mathf.Log10(logSpectrumLevels[i]);
         }
    }

    /* 对线性尺度分割的数组在对数尺度上进行重新分割 */
    private bool SplitBandsOnLogScale(ref float[] iLinearLvs, ref float[] oLogLvs)
    {
        if (iLinearLvs == null || oLogLvs == null )
            return false;

        float lowBand, highBand, tmpVal;
        int lowBandIdx, highBandIdx, i, j;
        int iBandCnt = iLinearLvs.Length;
        int oBandCnt = oLogLvs.Length;

        for (i = 0; i < oBandCnt; ++i)
        {
            /* 在线性频率轴上找到指定对数尺度频段所对应的范围 */
            lowBand = Mathf.Pow((float)iBandCnt, (float)i / (float)oBandCnt);
            highBand = Mathf.Pow((float)iBandCnt, (float)(i + 1) / (float)oBandCnt);

            /* 两端取整 */
            lowBandIdx = Mathf.FloorToInt(lowBand) - 1;
            highBandIdx = Mathf.FloorToInt(highBand) - 1;

            /* 求范围内电平的平均值 */
            tmpVal = 0;
            for (j = lowBandIdx; j <= highBandIdx; ++j) {
                tmpVal += iLinearLvs[j];
            }
            tmpVal = tmpVal / (float)(highBandIdx - lowBandIdx + 1);

            /* 输出对数尺度的电平值 */
            oLogLvs[i] = tmpVal;
        }
        return true;
    }

    /* 获取在对数频率尺度上分割的频谱分析结果（分贝值） */
    public void GetSpectrumLevels(out float[] result)
    {
        result = this.logSpectrumLevels;
     }
}

---