AVPlayer HLS 直播电平表（显示 FFT 数据）
在iOS开发中，我们经常需要使用AVPlayer来播放音视频文件。而在直播应用中，我们常常需要显示音频的电平表，以便让用户了解当前音频的强弱情况。本文将介绍如何使用AVPlayer和FFT（快速傅里叶变换）算法来实现一个直播电平表，并将FFT数据实时显示在界面上。准备工作在开始之前，我们需要导入AVFoundation框架和Accelerate框架。AVFoundation框架提供了处理音视频的类和方法，而Accelerate框架则包含了FFT算法的相关函数。import AVFoundationimport Accelerate实时获取音频数据首先，我们需要创建一个AVPlayer对象，并加载一个音频文件进行播放。为了实时获取音频数据，我们需要设置AVPlayer的`audioOutputMode`为`.audioData`，并添加一个`AVPlayerItemOutput`对象来监听音频数据。
swiftlet player = AVPlayer(url: audioURL)player.currentItem?.audioOutputMode = .audioDatalet output = AVPlayerItemOutput(mediaType: .audio)player.currentItem?.add(output)接下来，我们需要在适当的地方添加观察者来监听音频数据的变化。
swiftoutput.setSampleBufferDelegate(self, queue: DispatchQueue.main)NotificationCenter.default.addObserver(self, selector: #selector(handleAudioData(_:)), name: .AVPlayerItemNewAccessLogEntry, object: player.currentItem)然后，我们需要实现`AVPlayerItemOutputSampleBufferDelegate`协议的方法，以获取音频数据。
swiftextension ViewController: AVPlayerItemOutputSampleBufferDelegate { func outputMediaDataWillChange(_ sender: AVPlayerItemOutput) { // 清空之前的数据 } func outputSequenceWasFlushed(_ output: AVPlayerItemOutput) { // 清空之前的数据 } func handleAudioData(_ notification: Notification) { guard let output = notification.object as? AVPlayerItemOutput else { return } guard let sampleBuffer = output.copyNextSampleBuffer() else { return } // 处理音频数据 }}在`handleAudioData`方法中，我们可以获取到音频数据的`CMSampleBuffer`对象。接下来，我们需要将音频数据转换为PCM格式，并计算出FFT数据。将音频数据转换为PCM格式我们可以使用`CMSampleBufferGetAudioBufferListWithRetainedBlockBuffer`函数将音频数据转换为PCM格式的数据。首先，我们需要定义一个变量来存储转换后的PCM数据。swiftvar audioBufferList = AudioBufferList()var blockBuffer: CMBlockBuffer?然后，我们可以使用`CMSampleBufferGetAudioBufferListWithRetainedBlockBuffer`函数来获取音频数据的PCM格式。
swiftCMSampleBufferGetAudioBufferListWithRetainedBlockBuffer(sampleBuffer, bufferListSizeNeededOut: nil, bufferListOut: &audioBufferList, bufferListSize: MemoryLayout接下来，我们可以遍历`audioBufferList`来获取PCM数据的指针和长度。.size, blockBufferAllocator: nil, blockBufferMemoryAllocator: nil, flags: kCMSampleBufferFlag_AudioBufferList_Assure16ByteAlignment, blockBufferOut: &blockBuffer)
swiftfor buffer in audioBufferList { let samples = buffer.mData?.assumingMemoryBound(to: Float.self) let numSamples = Int(buffer.mDataByteSize) / MemoryLayout.size // 处理PCM数据} 计算FFT数据在处理PCM数据之前，我们需要创建一个FFT计算所需的结构体和变量。swiftlet log2n = vDSP_Length(log2(Float(numSamples)))let fftSetup = vDSP_create_fftsetup(log2n, FFTRadix(kFFTRadix2))var realp = [Float](repeating: 0, count: numSamples/2)var imagp = [Float](repeating: 0, count: numSamples/2)然后，我们可以使用`vDSP_ctoz`函数将PCM数据转换为复数格式。
swiftvDSP_ctoz(UnsafePointer接下来，我们可以调用`vDSP_fft_zrip`函数来计算FFT数据。(samples), 2, &temp, 1, vDSP_Length(numSamples/2))
swiftvDSP_fft_zrip(fftSetup!, &temp, 1, log2n, FFTDirection(FFT_FORWARD))最后，我们可以使用`vDSP_ztoc`函数将FFT数据转换为实数格式，并获取到每个频率的幅度值。
swiftvDSP_ztoc(&temp, 1, &splitComplex, 1, vDSP_Length(numSamples/2))vDSP_vdist(&splitComplex.realp, 1, &splitComplex.imagp, 1, &magnitude, 1, vDSP_Length(numSamples/2))显示FFT数据最后，我们可以将计算得到的FFT数据显示在界面上，以实时展示音频的电平表。在界面上添加一个视图来显示FFT数据，并在每次计算完FFT数据后更新该视图。
swiftfunc updateFFTView() { DispatchQueue.main.async { // 更新FFT视图 }}在`handleAudioData`方法中，我们可以调用`updateFFTView`方法来更新FFT视图。swiftfunc handleAudioData(_ notification: Notification) { // 处理音频数据 updateFFTView()}通过以上步骤，我们就可以使用AVPlayer和FFT算法来实现一个直播电平表，并将FFT数据实时显示在界面上。本文介绍了如何使用AVPlayer和FFT算法来实现一个直播电平表，并将FFT数据实时显示在界面上。通过实时获取音频数据、将音频数据转换为PCM格式、计算FFT数据以及显示FFT数据，我们可以实现一个功能完善的直播电平表。这对于直播应用来说，是一个非常有用的功能。希望本文对你在使用AVPlayer和FFT算法实现直播电平表有所帮助。如果你对这个话题还有更多疑问，可以查阅相关文档或向社区寻求帮助。祝你在iOS开发中取得更多的成功！