Java音频可视化编程入门

# Java 音频可视化编程入门 ## 1. 音频可视化简介 音频可视化是一项极具创意的编程应用，它能让我们“看到”音乐的样子。声音是由空气中不同的压力比产生的波，当这些波到达我们的耳膜时，会使耳膜振动，从而让我们感知到声音。例如，当我们取下扬声器的格栅时，能看到扬声器的锥体随着音乐的播放而前后移动。这是因为锥体连接着一个线圈，线圈接收放大器发出的电脉冲，并将其转化为锥体的机械运动，进而引起空气压力的变化，产生我们听到的声音或音乐。 我们可以利用放大器产生的电脉冲来改变计算机显示器上的显示内容。不过，我们并非直接使用放大器的原始电脉冲，而是追溯到音乐的原始来源，如 CD、mp3、wav 或其他数字形式的音乐文件。通过读取这些原始音乐源的数字数据，我们可以在计算机显示器上对一些形状进行动画处理。 音乐主要由三个基本元素组成：音调、音高和音量。从技术角度来看，音调可视为特定乐器的音色、品质或特征，例如铜管乐器或木管乐器产生的不同音调或音色；音高即频率，以每秒周期数或赫兹（Hz）为单位；音量则表示声音的振幅、强度或响度。在音频可视化中，我们主要关注声音的音高和音量。音高或频率指的是声音在每秒内产生的波的数量。例如，当我们每秒用棍子击打水面约 20 次时，会看到产生的波，这些波的音高或频率为 20Hz，这大约是我们耳朵能检测到的最低频率声音。而海豚的叫声则接近我们听觉范围的上限。在钢琴上，A4 键的频率为 440Hz，常被用于校准其他键的音高。音高决定了声音波从声源发出的速度，而音量则决定了声音的大小，可将其比作声音中的能量。低频声音可以具有高能量，如喷气发动机的声音；高频声音也可以具有高能量，如蝙蝠在夜间导航使用的超声波。声音的音量和频率可以用图形表示，其中音量用 y 轴上的振幅表示，频率用 x 轴上的波长表示，形成一个波形。 有许多方法可以实现音频可视化，并且可以使用多种不同的编程语言来支持这种可视化，如 webGL、HTML5 Canvas、Java、JavaScript、C、C++、C#、Python、Processing 等。从概念上讲，它们都遵循类似的模式，有些还拥有专门的库来实现大部分功能。基本流程是对原始音频信号进行分析和采样，获取其振幅和频率特征，然后利用这些采样值来驱动动画，动画可以是 2D 或 3D 的。接下来，我们将从构建一个 2D 音频可视化器开始。 ## 2. 构建音频可视化器 ### 2.1 构建概述 要在 Java 中构建音频可视化器，我们需要一种方法来对音频文件（如 mp3、wav、au 等）中的音频信号进行采样，使其播放（这样我们可以在看到可视化效果的同时听到声音），并提取用于可视化显示所需的数据值（振幅和频率）。在捕获和处理音频数据后，有许多不同的方式来显示这些数据。最简单的形式是将振幅表示为连续的折线图，虽然我们也可以将频率表示为折线图，但由于从音频数据中提取频率的开销较大，因此通常只显示离散的频段，而不是所有频率。 构建音频可视化器主要分为三个部分：音频播放器（audioPlayer）、振幅可视化器（amplitudeVisualiser）和音量 - 频率可视化器（volume - frequencyVisualiser），每个部分都依赖于前一个部分的构建。 ### 2.2 基本音频播放器 标准的 Java 平台（JavaSE）声音 API（位于 javax.sound.sampled 包中）支持对音频文件的振幅进行时间采样。它支持 wav、au 和 aiff 类型的音频文件（对于 mp3 文件，需要使用 Java 媒体框架（JMF），但为了简化，我们将仅关注 wav 类型的文件）。音频采样文件可以是 8 位或 16 位的，典型的采样率为 44.1kHz。显然，每秒 44,100 个样本的数据量太大，无法在通常以 30 - 100 帧每秒（fps）运行的显示器上显示，因此需要进行下采样。 Java 以 8 位字节或样本的形式读取原始音频数据。为此，需要将音频数据加载到内存缓冲区中。大多数音频文件至少有两个声道（立体声的左右声道），最多可达 6 个声道（如杜比 5.1）。如果使用 16 位立体声音频文件，那么一帧就是文件中各个声道样本的横截面。因此，对于 16 位、2 声道的文件，每帧有 32 位。 为了读取整个音频文件，我们需要创建一个合适大小的字节数组。在代码中，我们读取采样数据的字节数，并将缓冲区设置为该大小。然后，使用读取的字节数来确定整个采样数据的长度。只要读取的字节数大于或等于零，就可以将数据行作为声音输出。以下是基本音频播放器的代码： ```java import java.io.*; import javax.sound.sampled.*; public class basicAudioPlayer { public static void main(String[] args) { SourceDataLine soundLine = null; int BUFFER_SIZE = 64 * 1024; // 64 KB try { File soundFile = new File("pop.wav"); AudioInputStream audioInputStream = AudioSystem.getAudioInputStream(soundFile); AudioFormat audioFormat = audioInputStream.getFormat(); DataLine.Info info = new DataLine.Info(SourceDataLine.class, audioFormat); soundLine = (SourceDataLine) AudioSystem.getLine(info); soundLine.open(audioFormat); soundLine.start(); int nBytesRead = 0; byte[] sampledData = new byte[BUFFER_SIZE]; while (nBytesRead != -1) { nBytesRead = audioInputStream.read(sampledData, 0, sampledData.length); if (nBytesRead >= 0) { soundLine.write(sampledData, 0, nBytesRead); } } } catch (UnsupportedAudioFileException ex) { ex.printStackTrace(); } catch (IOException ex) { ex.printStackTrace(); } catch (LineUnavailableException ex) { ex.printStackTrace(); } finally { soundLine.drain(); soundLine.close(); } } } ``` 使用 javax 声音包，AudioSystem 会获取声音文件并准备对其进行分析。其中一种方法是从音频文件中读取数据行，这类似于通过互联网流式传输数据，数据可以被存储、分析和重放。为了实现这一点，我们需要启动一个 DataLine 馈送。在上述代码中，我们从 SourceDataLine.class 建立了一个 DataLine.Info ‘info’，适用于处理 audioFormat 类型的数据或文件。在这之前，我们明确指定了声音文件的地址，并使用 getAudioInputStream(soundFile) 来处理该文件。通过 AudioInputStream 读取整个音频文件，然后将原始数据转换为按声道组织的样本（通常为立体声的左右声道）。代码末尾的异常捕获部分用于提示你所提供的音频文件格式是否不受支持，或者是否无法生成数据行馈送。如果编译并运行这个类文件，你应该能通过计算机的扬声器听到音频文件的声音。 ### 2.3 基本折线图生成器 在拥有了音频播放器之后，我们可以开始研究如何对其中的数据进行可视化。一种简单的方法是使用折线图。下面是一个基于随机数绘制折线图的基本示例，后续我们将用从音频文件中提取的数据替换这些随机数。 ```java import java.awt.Graphics; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.*; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.*; import java.util.ArrayList; import java.util.Random; public class simpleRandomPointLineGraph { static JPanel view; static void drawLines(Graphics g) { Graphics2D g2d = (Graphics2D) g; Random rand = new Random(); ArrayList<Integer> arrayX = new ArrayList<Integer>(); ArrayList<Integer> arrayY = new ArrayList<Integer>(); int x; int y; int temp = 5; // 随机数的上限 for (int i = 0; i < 25; i++) { x = (i) * 20; // 每个 x 值偏移 20 像素 arrayX.add(x); y = Math.abs(rand.nextInt() % temp) + 1; arrayY.add((y * 20) + 50); } g.setColor(Color.RED); for (int i = 0; i < arrayX.size() - 1; i++) { int x1 = arrayX.get(i); int y1 = arrayY.get(i); int x2 = arrayX.get(i + 1); int y2 = arrayY.get(i + 1); g.drawLine(x1, y1, x2, y2); } // view.repaint(); // 重复 for 循环并更新图形显示 } public static void main(String[] args) { SwingUtilities.invokeLater(new Runnable() { @Override public void run() { JFrame frame = new JFrame("Simple Random - Point Line Graph"); JPanel content = new JPanel(); frame.setContentPane(content); view = new JPanel() { @Override protected void paintComponent(Graphics g) { super.paintComponent(g); drawLines(g); } }; view.setBackground(Color.WHITE); view.setPreferredSize(new Dimension(500, 200)); content.add(view); frame.pack(); frame.setResizable(true); frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); frame.setLocationRelativeTo(null); frame.setVisible(true); } }); } } ``` 编译并运行这个程序后，你将看到一个随机点折线图。在构建音频波形可视化器之前，若要演示如何为随机点折线图添加动画效果，可以取消注释 `view.repaint();` 语句。这将迫使程序不断重复生成随机数的 for 循环，更新 `g.drawline()` 方法，进而更新视图面板。 ### 2.4 基本音频波形静态可视化器 要构建基本音频波形静态可视化器，我们需要完成以下步骤： 1. 声明和定义变量。 2. 读取音频文件。 3. 存储样本。 4. 使用样本绘制图像。 5. 将值转换为图像坐标以绘制折线图。 6. 初始化一个窗口来显示折线图。 最终得到的是一个静态折线图，它表示了音频文件随时间变化的振幅。与之前的构建类似，这个可视化器使用数组来存储值，然后将其作为图上点之间的线条进行检索。主要区别在于，这里我们不是使用随机数生成器来生成点，而是从音频文件中获取数据。在第一个音频播放器的构建中，我们使用 Java 通过缓冲数据并将其通过 PC 扬声器进行处理来播放 wav 文件；而在这个构建中，我们将拦截数据，缩放值，并存储用于绘制折线图的样本。 以下是实现基本音频波形静态可视化器的代码： ```java import javax.swing.*; import java.awt.*; import java.awt.geom.*; import java.awt.event.*; import java.awt.image.*; import java.awt.Point; import java.io.*; import javax.sound.sampled.*; import java.util.ArrayList; public class BasicAudioStaticVisualiser { public static final int XSTEP = 4; public static Dimension size = new Dimension(800, 300); public static BufferedImage imageBuffer; public static JPanel view; public static Graphics2D g2d; static void LoadAudio(String filename) { float[] samples; try { File file = new File(filename); AudioInputStream input = AudioSystem.getAudioInputStream(file); AudioFormat format = input.getFormat(); if (format.getEncoding() != AudioFormat.Encoding.PCM_SIGNED) { throw new UnsupportedAudioFileException("unsigned"); } long audioFileLength = file.length(); int frameSize = format.getFrameSize(); float frameRate = format.getFrameRate(); float durationInSeconds = (audioFileLength / (frameSize * frameRate)); boolean big = format.isBigEndian(); int channels = format.getChannels(); int bits = format.getSampleSizeInBits(); int bytes = bits + 7 >> 3; int frameLength = (int) input.getFrameLength(); int bufferLength = channels * bytes * 1024; samples = new float[frameLength]; byte[] audioBuffer = new byte[bufferLength]; int i = 0; int bRead; while ((bRead = input.read(audioBuffer)) > -1) { for (int b = 0; b < bRead; ) { double sum = 0; for (int c = 0; c < channels; c++) { if (bytes == 1) { sum += audioBuffer[b++] << 8; } else { int sample = 0; if (big) { sample |= (audioBuffer[b++] & 0xFF) << 8; sample |= (audioBuffer[b++] & 0xFF); b += bytes - 2; } else { b += bytes - 2; sample |= (audioBuffer[b++] & 0xFF); sample |= (audioBuffer[b++] & 0xFF) << 8; } final int sign = 1 << 15; final int mask = -1 << 16; if ((sample & sign) == sign) { sample |= mask; } sum += sample; } } samples[i++] = (float) (sum / channels); } } if (imageBuffer == null) { imageBuffer = new BufferedImage(size.width, size.height, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB); } drawImage(samples); } catch (IOException ioe) { System.out.println(ioe.toString()); } catch (UnsupportedAudioFileException uafe) { System.out.println(uafe.toString()); } } static void drawImage(float[] samples) { g2d = imageBuffer.createGraphics(); int tSamplePoints = 1000; int numSubsets = tSamplePoints / XSTEP; int subsetLength = samples.length / numSubsets; float[] subsets = new float[numSubsets]; int s = 0; for (int i = 0; i < subsets.length; i++) { double sum = 0; for (int k = 0; k < subsetLength; k++) { sum += Math.abs(samples[s++]); } subsets[i] = (float) (sum / subsetLength); } float normal = 0; for (float sample : subsets) { if (sample > normal) { normal = sample; } } normal = 32768.0f / normal; for (int i = 0; i < subsets.length; i++) { subsets[i] *= normal; subsets[i] = (subsets[i] / 32768.0f) * (size.height); } ArrayList<Integer> arrayX = new ArrayList<Integer>(); ArrayList<Integer> arrayY = new ArrayList<Integer>(); int x; int sample = 0; for (int i = 0; i < subsets.length - 1; i++) { sample = (int) subsets[i]; x = i * XSTEP; arrayX.add(x); arrayY.add(sample); } g2d.setColor(Color.RED); for (int i = 0; i < arrayX.size() - 1; i++) { int x1 = arrayX.get(i); int y1 = arrayY.get(i); int x2 = arrayX.get(i + 1); int y2 = arrayY.get(i + 1); g2d.drawLine(x1, y1, x2, y2); } view.repaint(); } static void InitializeWindow() { SwingUtilities.invokeLater(new Runnable() { @Override public void run() { JFrame frame = new JFrame("Basic Audio Static Visualiser"); JPanel content = new JPanel(new BorderLayout()); frame.setContentPane(content); view = new JPanel() { @Override public void paint(Graphics g) { super.paint(g); if (imageBuffer != null) { g.drawImage(imageBuffer, 1, 1, imageBuffer.getWidth(), imageBuffer.getHeight(), null); } } }; view.setBackground(Color.WHITE); view.setPreferredSize(new Dimension(size.width + 2, size.height + 2)); content.add(view, BorderLayout.CENTER); frame.pack(); frame.setResizable(false); frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); frame.setLocationRelativeTo(null); frame.setVisible(true); LoadAudio("pop.wav"); } }); } public static void main(String[] args) { InitializeWindow(); } } ``` 编译并运行上述代码后，你将看到一个类似于基本音频静态可视化器的界面，具体显示效果取决于 `xStep`、`size`、`tSamplePoints` 的设置以及所使用的音频文件。 ### 2.5 音频数据组织和处理 声音文件通常由至少两个声道（左右声道）组成，数据以位的形式存储。以 16 位音频文件为例，每个声道每帧包含两个 8 位的信息，两个声道共 32 位，即 4 个字节。我们可以通过以下表格来理解数据的组织方式： | 声道 | 每帧信息（8 位） | 每帧总位数 | 每帧总字节数 | | ---- | ---- | ---- | ---- | | 左声道 | 8 位 1，8 位 2 | 16 位 | 2 字节 | | 右声道 | 8 位 3，8 位 4 | 16 位 | 2 字节 | | 总计 | - | 32 位 | 4 字节 | 根据文件的整体大小，我们可以计算出声音文件中的总帧数。例如，一个 2 兆字节、每声道 32 位的音频文件，由于 32 位等于 4 字节，所以总帧数为 2 兆字节 / 4 字节 = 500000 帧。同时，我们也可以计算出声音文件的播放时长。音乐通常以 44.1kHz 的采样率录制，即每秒 44100 帧。因此，该文件的播放时长为 500000 帧 / 44100 帧每秒 ≈ 11.3 秒。 然而，以 44.1kHz 的帧率在屏幕上显示如此多的信息是不可能的，所以需要对音频文件进行下采样。通常，显示动画的帧率为 30fps，因此对于 11.3 秒的声音，在 30fps 的情况下，我们只能显示 11.3 × 30 = 339 帧。这意味着我们需要将音频数据按 500000 / 339 ≈ 1475 的比例进行缩放，即只能显示原始音频文件数据的每 1475 帧，每 1475 帧构成一个子集。在实时显示声音数据时，这一点尤为重要。目前，我们仅关注绘制折线图，因此可以将数据缩放到适合屏幕显示的大小。为了实现这一点，我们将对每个子集的帧进行平均，并将其作为绘制折线图的新值。如果不进行平均处理，可能会错过子集之间的一些重要变化，如高低起伏。 ### 2.6 绘制图像和坐标转换 处理后的下采样数据流 `samples` 将被输入到 `drawImage` 方法中。在该方法中，我们需要将数据归一化到 -1 到 1 的范围内，这样可以更方便地适应图形的参数（高度和宽度）。我们可以通过指定样本中要使用的点数（`tSamplePoints`）来明确设置缩放因子，再将其除以水平刻度（`xStep`），得到所需的子集数量（`numSubsets`）。最后，将样本总数（`samples.length`）除以子集数量（`numSubsets`），得到用于绘制的总数据点数，并将其赋值给 `subsets` 变量。具体操作是对每个子集中的所有值进行平均，并使用 `Math.abs` 函数获取其绝对值（非负值）。此时得到的值仍然较大，为了使其适合屏幕显示，我们需要将其调整到合适的大小。接下来，我们将 16 位音频文件的最大和最小可能值（±32768）缩放到 -1 到 1 的范围内，并根据面板窗口的尺寸进行进一步缩放。 在实际绘制之前，我们需要将样本值转换为图像坐标。具体做法是，通过一个 for 循环遍历所有子集值（`sample`），将其作为整数存储在数组 `arrayY` 中。对于 x 值，由于它们只是根据 `xStep` 进行递增，所以不需要专门的数组来存储，但我们仍需要知道每个递增对应的 x 坐标值，因此使用 `i` 来递增 `xStep` 并将其存储在 `arrayX` 中。当所有子集值都以整数形式存储在数组中后，我们就可以进行绘制操作了。通过另一个 for 循环遍历数组，收集 x 和 y 值，并将其作为图形上的第一和第二个 x、y 坐标，重复此操作直到数组中的所有值都被使用完。最后，由于 `drawImage` 方法在 `view` 面板上显示，我们需要调用 `view.repaint();` 来更新实际的计算结果。 ### 2.7 窗口初始化和程序运行 为了显示 `drawImage()` 方法的结果，我们需要构建一个窗口。在 `InitializeWindow()` 方法中，我们创建了一个线程，用于将音频数据输入到程序中并执行相关操作。具体步骤如下： 1. 创建一个 JFrame 对象作为窗口。 2. 创建一个 JPanel 对象作为内容面板，并设置其布局为 BorderLayout。 3. 将内容面板设置为窗口的内容面板。 4. 创建一个 JPanel 对象 `view`，并重写其 `paint` 方法，在该方法中绘制图像。 5. 设置 `view` 面板的背景颜色和首选大小。 6. 将 `view` 面板添加到内容面板的中心位置。 7. 打包窗口，设置其不可调整大小，设置关闭操作，将其居中显示，并使其可见。 8. 调用 `LoadAudio("pop.wav");` 方法加载音频文件。 最后，在 `main` 方法中调用 `InitializeWindow()` 方法来初始化窗口，从而触发音频数据的处理和显示。 以下是整个过程的 mermaid 流程图： ```mermaid graph LR A[开始] --> B[声明和定义变量] B --> C[读取音频文件] C --> D[存储样本] D --> E[处理音频数据] E --> F[绘制图像] F --> G[转换为图像坐标] G --> H[初始化窗口] H --> I[显示可视化结果] I --> J[结束] ``` 通过以上步骤，我们可以使用 Java 实现一个基本的音频波形静态可视化器，将音频数据以可视化的方式呈现出来。在实际应用中，我们还可以根据需求对其进行进一步的扩展和优化，如添加更多的可视化效果、支持更多的音频文件格式等。 ## 3. 音频可视化的进一步探讨 ### 3.1 音频可视化的应用场景 音频可视化不仅仅是一种有趣的编程实践，它在许多领域都有广泛的应用： - **音乐制作**：音频可视化可以帮助音乐制作人更直观地观察音频的特征，如振幅、频率等，从而更好地进行混音、剪辑和特效处理。例如，通过观察音频的波形图，制作人可以更准确地找到音频的起始和结束点，以及调整音频的音量平衡。 - **教育领域**：在声学、音乐理论等课程中，音频可视化可以帮助学生更直观地理解声音的概念和特性。例如，通过展示音频的频率谱图，学生可以更清楚地看到不同频率的声音是如何组合成音乐的。 - **娱乐产业**：在演唱会、音乐节等现场表演中，音频可视化可以与音乐同步展示，营造出更加震撼的视觉效果。例如，通过将音频的振幅和频率转换为灯光的亮度和颜色变化，为观众带来更加沉浸式的体验。 - **医疗领域**：在听力测试、语音治疗等方面，音频可视化可以帮助医生更准确地诊断和治疗患者的听力问题。例如，通过观察音频的波形图和频率谱图，医生可以判断患者的听力损失程度和类型。 ### 3.2 不同编程语言在音频可视化中的比较 虽然我们在本文中主要使用 Java 进行音频可视化编程，但实际上还有许多其他编程语言也可以实现类似的功能。以下是几种常见编程语言在音频可视化方面的比较： | 编程语言 | 优点 | 缺点 | 适用场景 | | ---- | ---- | ---- | ---- | | Java | 跨平台性好，有丰富的类库支持，适合开发大型、复杂的应用程序 | 代码相对复杂，开发效率较低 | 企业级应用、大型音频处理系统 | | Python | 语法简洁，开发效率高，有许多强大的科学计算和可视化库 | 性能相对较低，不适合处理大规模的实时音频数据 | 快速原型开发、数据分析和可视化 | | JavaScript | 可以在浏览器中直接运行，无需安装额外的软件，适合开发基于 Web 的音频可视化应用 | 受浏览器性能限制，处理能力有限 | 网页音频可视化、在线音乐播放器 | | C/C++ | 性能高，适合处理大规模的实时音频数据 | 开发难度大，跨平台性较差 | 音频处理引擎、游戏音频系统 | ### 3.3 音频可视化的未来发展趋势 随着技术的不断发展，音频可视化在未来可能会呈现出以下发展趋势： - **实时交互性增强**：未来的音频可视化系统将更加注重实时交互性，用户可以通过手势、语音等方式与音频可视化效果进行实时互动。例如，用户可以通过手势控制音频的播放、暂停和音量调节，同时音频可视化效果也会根据用户的操作实时变化。 - **多模态融合**：音频可视化将与其他模态的信息（如视频、触觉等）进行融合，创造出更加丰富和沉浸式的体验。例如，在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用中，音频可视化可以与虚拟场景中的视觉和触觉信息相结合，为用户带来更加逼真的体验。 - **深度学习应用**：深度学习技术在音频识别、分类和生成等方面已经取得了显著的成果，未来也将在音频可视化领域得到广泛应用。例如，通过深度学习算法可以自动分析音频的特征，并生成更加个性化和智能化的可视化效果。 - **跨平台和跨设备兼容性**：随着移动设备和智能穿戴设备的普及，音频可视化应用需要具备更好的跨平台和跨设备兼容性。未来的音频可视化系统将能够在不同的操作系统和设备上运行，为用户提供一致的体验。 ## 4. 总结与建议 ### 4.1 总结 本文详细介绍了使用 Java 进行音频可视化编程的基本原理和实现方法。通过构建基本音频播放器、折线图生成器和音频波形静态可视化器，我们展示了如何从音频文件中提取数据，并将其转换为可视化的图形。同时，我们还探讨了音频可视化的应用场景、不同编程语言的比较以及未来的发展趋势。 ### 4.2 建议 - **学习基础知识**：在进行音频可视化编程之前，建议先学习一些基本的音频知识和编程概念，如声音的物理特性、音频文件格式、Java 编程语言等。这些基础知识将有助于你更好地理解和实现音频可视化的功能。 - **实践项目**：通过实践项目来巩固所学的知识和技能。可以从简单的项目开始，逐步增加项目的复杂度。例如，先实现一个基本的音频播放器，然后再尝试添加可视化功能。 - **参考优秀案例**：参考一些优秀的音频可视化案例，学习他人的设计思路和实现方法。可以在开源代码库、技术博客等平台上找到许多优秀的案例。 - **持续学习和创新**：音频可视化是一个不断发展的领域，新技术和新方法不断涌现。因此，建议持续学习和关注行业动态，不断创新和改进自己的作品。 以下是一个简单的 mermaid 甘特图，展示了学习音频可视化编程的大致时间安排： ```mermaid gantt dateFormat YYYY-MM-DD title 音频可视化学习计划 section 基础知识学习 学习音频知识 :a1, 2024-01-01, 7d 学习 Java 编程基础 :a2, after a1, 14d section 实践项目 实现基本音频播放器 :b1, after a2, 7d 实现折线图生成器 :b2, after b1, 7d 实现音频波形静态可视化器 :b3, after b2, 14d section 进阶学习 学习深度学习在音频可视化中的应用 :c1, after b3, 14d 开发跨平台音频可视化应用 :c2, after c1, 21d ``` 通过以上的学习计划和实践，相信你可以掌握音频可视化编程的基本技能，并开发出具有创意和实用性的音频可视化应用。