Raspberry Pi Pico 2 FFT Phân tích phổ phổ âm thanh hình dung âm thanh qua màn hình OLED

Có nhiều dự án thú vị liên quan đến âm thanh trên Raspberry Pi, nhưng đôi khi bạn cần một thứ đặc biệt hơn. Hôm nay, chúng tôi giới thiệu một sản phẩm tuyệt vời do Dan McCreary chế tạo, sử dụng Raspberry Pi Pico 2 để điều khiển một máy phân tích phổ âm thanh FFT tùy chỉnh. Thiết bị này cung cấp hình ảnh trực quan theo thời gian thực của sóng âm, và điều tuyệt vời nhất là bạn có thể tự làm nó! FFT là viết tắt của Fast Fourier Transform.

Đây là một thuật toán có thể chuyển đổi dữ liệu âm thanh từ các thiết bị đầu vào như micro thành sóng âm thanh hình ảnh có thể nhìn thấy theo thời gian thực trên màn hình. Dự án này có thể được điều chỉnh để hoạt động với các hệ thống khác như radar. McCreary đã chia sẻ nhiều thông tin về cách thức hoạt động và những hạn chế hiện tại của dự án.

Trong mô tả dự án, anh ấy giải thích rằng bộ phân tích FFT hoạt động trong khoảng 17 mili giây. Thuật toán được phát triển bằng ngôn ngữ lắp ráp ARM, sử dụng thư viện FFT do Peter Hinch tạo ra. Bảng mạch chính của dự án là Raspberry Pi Pico 2, kết nối với màn hình OLED I2C 2.42 inch có độ phân giải 128 x 64px và sử dụng driver SSD1306 để hoạt động.

Dự án sử dụng một microphone có khả năng thu âm 8K mẫu mỗi giây. Mã nguồn được viết bằng MicroPython. Trên GitHub, McCreary đã chia sẻ hướng dẫn để tái tạo dự án, bao gồm cấu hình phần cứng và mọi thứ cần thiết để xây dựng hệ thống phân tích FFT. Ngoài ra, McCreary cũng đã đăng video trên YouTube về quá trình tạo ra và hoạt động của sản phẩm cuối cùng.

Nếu bạn muốn tìm hiểu kỹ hơn về dự án Raspberry Pi này, hãy xem trang dự án được chia sẻ trên GitHub và YouTube để biết thêm chi tiết. Tại đó, bạn sẽ tìm thấy thông tin về cách xây dựng cũng như các bước và tài nguyên bổ sung để phát triển hệ thống FFT của riêng bạn từ đầu.

Nguồn: www.tomshardware.com/raspberry-pi/raspberry-pi-pico-2-fft-sound-spectrum-analyzer-visualizes-audio-via-oled-display