blender工程_黑格尔的逆向工程：音乐是流动的建筑？
“建筑是凝固的音乐”一说应该最早是记载于艾克曼《歌德谈话录》中，黑格尔辩证地补全了下半句——就像工程与逆向工程一样辩证。
从古到今建筑-音乐的关系，或者说空间-时间的关系，引发了无数人的遐想，里面应该包括了Joy Division的那张著名专辑Unknown Pleasures的封面，
我的想法是(参考黑格尔的辩证思维)做一个逆向工程，就是把空间流动成为时间。
我们都知道傅里叶变换(fourier transform)是一个把时域转换为频域的过程，对我来说像是把时间“铺平”了，看看上面的图案，但这个“图案”其实有三个维度：时间、频率和各个频率对应的振幅。
一段音频进行傅里叶变换得到的图案
下面是原音频(我自己的曲子哈哈)：
如果把三维空间的数据转换为上面对应的三个维度的数据，再经过一个“逆傅里叶变换”的过程，就能实现把空间流动成为时间的目标了。
思路很简单，但是实现的过程实在是太难了！有很多细节，而我也没有找到好的参考，一些问题困扰了我好久，到现在终于有一点能看的结果，但还是不够满意，sigh~还是怪自己技术太差吧
开始设想是用Puredata里的[rifft~]来实现，看着名字多粗暴简单(就是实数逆傅里叶变换的缩写)，但深究下来还涉及到复杂的奇偶问题，看文档和例子这个[rifft~]一般只能和[rfft~]配合使用，加之pd里面列表数据流实在是不好操作，所以不成。
我发现了一些基于图像生成声音的项目比如https://github.com/alexadam/img-encode，很多人称之为“把图像加密为声音”，用的就是逆傅里叶变换的原理，看了一些Max/msp关于这方面的教程，原理其实就是创建一系列频率从低到高的正弦波信号，图像相应位置像素的RGB值转换为对应频率正弦波的振幅，而这一系列振幅是随时间变化的(按顺序扫描图像的像素列)，这样三个维度就对应上了。
参考这个原理，我也尝试在puredata中创建n个正弦波[osc~]，频率从低到高，然后在blender中用sverchok(参数化addon，类似 grashopper in Rhino)，设置一个随时间移动的扫描面来切割三维模型(其实是一个曲面)，在切割得到的曲线上等距取n个点的z坐标，希望把这一些列z坐标转换成pd中对应频率正弦波的振幅。
但在两个程序间数据的传输把我难住了，本来本能地想用OSC协议，因为我之前捣鼓了很久就是为了这个：
Puredata-Vanilla收发OSC信息的方法
但是sverchok里的数据好像没有办法传到blender的NodeOSC那里，只能用udp来发送，对于二进制的udp字符串处理，puredata显得无能为力(大神应该有办法，终归是我技术差)，我只好抛弃了pd，转向基于python的pyo(一个数字信号处理模块)，借助python的字符串处理能力，我终于可以从udp消息中提取出需要的数据了。
但接下来又有另一个问题，为了实时接收blender通过udp传来的数据，需要在python中写一个无限循环，而这个循环会阻塞后面pyo创建正弦波信号，所以我考虑使用协程进行异步处理(全是新学的玩意)，奈何asyncio太难懂了(我太笨了)，而且因为比较新(python3.5开始引入)，网上好像例子不多，试了好久，头也晕了，我感觉耗不起。最后只好用了个妥协的办法就是把pyo的Sine()正弦波信号创建函数也一起写进那个无限loop里面，这就造成每次循环都要重新创建一次信号，会产生一个pulse杂音，只能通过调试让它“好听”点，但没法去掉了。
下面是成果：
好吧，我已经尽力了
如果有更好的办法和建议，欢迎留言指导，谢谢~
p.s.
Python的pyo模块真的很不错，有DSP所有的常用工具(pd/supercollider基本那些的东西应该都能实现吧)，能结合python其它的强大模块，而且带了一个挺好用的IDE，还有非常方便查找的文档，但是用的人真的很少，比pd都要少得多，所以我在此感谢开发者ajaxsoundstudio，希望感兴趣的人也来试一试：
https://github.com/belangeo/pyo
http://ajaxsoundstudio.com/software/pyo/
除了pyo他们还开发了一些别的关于声音的工具，那个Soundgrain我也玩过，很好玩，文末阅读原文可进入他们颇有幽默感的主页
题图鸣谢：Jude Beck on Unsplash
我是Feihei，玩电脑玩音乐的设计师。在这里我会分享一些想法和学习记录。
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