Der Gryphon Equalizer (zusammengesetzt aus den Wörtern Graphic Equalizer und Python) ist ein 10-Band Equalizer, mit dessen Hilfe beliebige mono Wave Dateien eingelesen und deren Frequenzbänder grafisch manipuliert werden können.
Er ist das Ergebnis des Moduls "Multimediale Signalverarbeitung" der Hochschule Anhalt in Köthen, in dem Studierende ein Programm entwickeln und programmieren sollten. Die einzige Einschränkung dabei war die thematische Gebundenheit an einen multimedialen Anwendungsfall.
Abgesehen von der extrinsischen Motivation das Modul gut zu bestehen, geht es uns bei diesem Projekt hauptsächlich um zweierlei Arten von Wissen, die wir erlernen konnten.
Die technischen Aspekte: Die Anwendung der in der Wissenschaft weit verbreiteten Hochsprache Python und seinem numpy Paket. Python eignet sich für das reine Programmieren von Formeln und der Anwendung von Techniken aus der Vorlesung besonders gut, da Dinge wie Speicherverwaltung, die nur zu den Eigenheiten der Sprache gehören und nicht für das Wissen dieses speziellen Moduls vonnöten sind, außen vor gelassen werden. Das Verständnis von mathematischen und soundtechnischen Eigenheiten lag hier im Vordergrund.
Und ebenfalls das GUI-Design in Python: Das QT Framework ist auch in anderen Sprachen sehr weit verbreitet, was uns somit einen gewissen Vorsprung in der Unternehmenslandschaft verschafft. Aber auch hier gilt, dass wir uns eher auf die Logik hinter der GUI und auf das eigentliche Design konzentrieren konnten, anstatt uns mit der Erstellung einer kompletten Nutzeroberfläche zu beschäftigen.
Unser Ziel war von vornherein ein simples GUI, welches dem Nutzer erlaubt, eine .wav Audiodatei mithilfe von:
- dem visualisierten Frequenzbereich des (bearbeiteten) Eingangssignals,
- dem visualisierten Frequenzbereich des modifizierenden Signals und
- unterschiedlichen Drehreglern, jeder zu bestimmten Teilfrequenzbereichen zugeordnet (z.B. Höhen, Mitten, Tiefen) zur Erhöhung/Verringerung der jeweiligen Amplitude
zu bearbeiten und abzuspeichern.
Im Folgenden sind die zu Beginn der Projektphase von uns selbst erstellten Anforderungen an das Endprodukt.
Diese enthalten sowohl harte Anforderungen, also solche, die wir unbedingt zum Ende des Bearbeitungszeitraums vollendet
haben wollen, als auch nice-to-have Anforderungen, die dem Equalizer durchaus gerecht werden würden, aber von uns als
nicht allzu wichtig eingestuft werden.
Der Equalizer soll:
- eine grafische Benutzeroberfläche für einen 10-Band Equalizer enthalten.
- (mono) Wave Dateien einlesen können und:
- zehn Bänder im Frequenzbereich manipulieren können, sowie
- abspeichern können.
- mindestens zur Benutzung unter Windows 10 funktionieren.
Der Equalizer könnte außerdem:
- stereo Wave Dateien einlesen.
- eine Funktion zur Vorschau des (manipulierten) Signals enthalten.
- einen Mikrofon-Stream:
- aufnehmen und abspeichern, sowie
- live manipulieren und ausgeben.
- mittels einer ausführbaren Datei (.exe) benutzbar sein.
Da die Entwicklung von Front- und Backend grundsätzlich gut thematisch getrennt werden kann, haben wir uns die beiden bei diesem Projekt auch untereinander aufgeteilt und parallel an beiden gearbeitet.
Aus den folgenden Aufgaben des Frontends:
- Auswählen einer (mono) Wave Datei
- Grafisches Manipulieren von 10 Frequenzbändern dieser Signalwerte mittels Drehreglern
- Anzeigen des veränderten Signals
- Abspeichern der manipulierten Datei
resultiert folgende Skizze:
Aus den Aufgaben des Frontends resultieren für das Backend folgende Aufgaben:
- Das Einlesen eines Pfades und das Auslesen der Daten von einer beliebigen (mono) .wav Datei
- Die Fouriertransformation einer beliebigen (mono) Wave Datei in den Frequenzbereich
- Die Übertragung und Speicherung dieser nicht normierten Werte in
- eine auf 1 normierte und
- eine auf Dezibel basierte Skalierung
- Die Übertragung und Speicherung dieser nicht normierten Werte in
- Die Manipulation eines Frequenzbandes innerhalb der eingelesen Wave Datei
Prinzipiell haben wir alle nötigen Grundlagen in der Vorlesung behandelt, womit wir das nötige Wissen zur Signalverarbeitung bereits zur Verfügung haben. Dennoch fehlen uns kleine Details, wie zum Beispiel die Konvertierung in eine Dezibel Skalierung oder das Auslesen eines Pfades, welches mittels der berühmt-berüchtigten Suchmaschine unserer Wahl nachgeschlagen wird.
Siehe Quellcode Dokumentation
Das Fazit stellt unsere Zusammenfassung und persönliche Erfahrung zum Arbeitsprozess während der praktischen Phase des Moduls dar.
Wir haben gelernt, wie man eine grafische Benutzeroberfläche mithilfe von PyQt6 und eigenen Widgets erstellen kann, wie man diese im QTDesigner erstellt und dann importieren und verändern kann. Auch wie man einen mithilfe eines rudimentären Rechteckfilters Frequenzbänder auswählen kann, um diese dann weiter zu bearbeiten. Aufgefallen ist uns, wie viele Faktoren es beim Arbeiten mit Signalen und Sounddateien gibt, dass diese kompatibel zu den eigenen gewünschten Methoden sind und korrekt genutzt werden, um die Signale nicht ungewollt zu verändern.
Was wir von diesem Projekt mitnehmen können, ist genau das, was wir uns anfangs erhofft hatten: das weiter gefestigte
Wissen über die Audiotechnik, das Planen, Organisieren und Implementieren eigener Anwendungen mit Python, sowie der
Umgang mit den verschiedenen genutzten Bibliotheken (numpy, scipy, matplotlib und PyQt6).
Auch gerade zum Ende des Projekts wurde uns realitätsnah gezeigt, wie wir gleichzeitig Anforderungen im Alltag
nachkommen und Deadlines einhalten müssen. Wir denken, dass dies doch gut auf das spätere Berufsumfeld vorbereitet.
Unserer Auffassung nach ist dieses Projekt nur bedingt und eher zur eigenen Übung in der Zukunft nutzbar, da es an sich keinen Mehrwert bietet. Es gibt bereits einige gute Equalizer und DAWs auf dem Markt, die sogar als open-source Software vertrieben werden und deutlich effizienter gestaltet sind, als dieses. Dennoch wollen wir hier einen kleinen Ausblick auf Optionen zur Weiterentwicklung des Equalizers geben.
Mögliche Einstiegspunkte zur weiteren Bearbeitung (ob nun durch uns oder durch ein anderes Team) wurden bereits im Abschnitt Nice-to-Haves genannt. Dazu kämen noch weitere Möglichkeiten zwecks Customization der GUI, sowie die Erweiterung auf andere Dateiformate, wie z.B. mp3 oder ogg wären durchaus sinnvoll, um dem Nutzer ein größeres Spektrum an Möglichkeiten zur Bearbeitung seiner Sounddateien zu geben.
Weiterhin wäre aber auch ein Fokus auf die Laufzeitoptimierung oder gar der Wechsel von Python hin zu einer low-level Programmiersprache (C/C++) denkbar, um diverse Performance-Probleme mit Python loszuwerden und den Equalizer auch Echtzeit-tauglich zu machen.