Raspberry Pi Pico 2 FFT Sound Spectrum Analyzer visualiza áudio via tela OLED
Existem todos os tipos de áudio legal baseado em áudio Raspberry Pi Projetos por aí, mas às vezes você precisa de algo um pouco mais de nicho. Hoje estamos compartilhando uma criação muito legal montada por Dan McCreary, que usa um Raspberry Pi Pico 2 para dirigir um personalizado Analisador de espectro de som fft. Este gadget fornece uma saída visual em tempo real das ondas sonoras e, o melhor de tudo, você pode fazer você mesmo!
Se você não conhece o termo, a FFT significa “Fast Fourier Transform”. Este é um algoritmo que pode ser usado para obter dados sonoros de dispositivos de entrada, como microfones e transformá -los em uma onda sonora visual que você pode ver em tempo real em uma tela. Com um pouco de ajustes, esse projeto pode ser modificado para funcionar para outros sistemas também como radares.
McCreary teve a gentileza de compartilhar muitos detalhes sobre como esse projeto funciona e quais são suas limitações atuais. Na descrição do projeto, ele continua explicando que o analisador da FFT opera cerca de 17 milissegundos. O algoritmo foi criado para trabalhar no conjunto do ARM usando uma biblioteca FFT criada por Peter Hinch.
Como mencionamos anteriormente, a placa principal que alimenta o projeto é um Raspberry Pi Pico 2. O Pico está conectado a uma tela I2C OLED de 2,42 polegadas que tem uma resolução de 128 x 64px e se baseia no driver SSD1306 para operar. Para entrada de áudio, ele usa um microfone capaz de fornecer 8K amostras por segundo.
O código do projeto foi criado usando o Micropython. Em GirubMcCreary compartilhou detalhes sobre como recriar o projeto. Nele, ele divide a configuração de hardware, bem como tudo o que você precisa para criar o sistema de analisador FFT. McCreary também compartilhou um vídeo no YouTube mostrando o processo de criação, bem como a construção final em ação.
Se você quiser dar uma olhada mais de perto Projeto Raspberry PiConfira a página do projeto compartilhada no Github e no YouTube para obter mais detalhes. Lá você encontrará não apenas detalhes sobre sua construção, mas também etapas e recursos adicionais para o desenvolvimento de seu próprio sistema FFT a partir do zero.
