微信的语音消息的按住说话，通过动画反馈出用户输入声音的大小，得到了比较好的效果，增强了用户体验。 微信的录音反馈做的很不错，但并没有表现出音频的频域信息，那么如何表示出声音的频率信息呢？

音频基础知识可以参考：音频基本概念，下面只列举和本文有关的几个概念。

在信号处理中，采样就是将连续时间的信号减少成离散时间的信号。 声音是一种连续压力波，通过对声音定时采样可以得到计算机能表示离散的数据，采样的频率被称采样率(Sample Rate)。 为了不失真地恢复模拟信号，采样频率应该不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍，这个定理被称为采样定理又被称为奈奎斯特采样定理(Nyquist–Shannon sampling theorem)。

将采样的结果表示成数据的过程被称为量化，这个数值范围被称为位深(bit depth)表示数值位数，常见的位数有8bit和16bit，位数越大对信号表达就越精确。

声强亦称声强或声强度，反映的是声音的客观物理强弱，决定于发音体振动的振幅，振幅越大，音强越强。 响度(loudness)，又称音量，是量度声音大小的知觉量，与声强不同，响度是受主观知觉影响的物理量。在同等声强下，不同频率的声音会造成不同的听觉感知。

人类的可听频率范围(20Hz 到 20000Hz)中，由于听觉对 3 000 Hz 左右的声音较为敏感，该段频率也能造成较大的听觉感知。 等响曲线的横坐标为频率，纵坐标为声压级。在同一条曲线之上，所有频率和声压的组合，都有着一样的响度。 最下方的曲线表示人类能听到的最小的声音响度，即听阈。等响曲线反映了响度听觉的许多特点：

在相同声强下，人耳对不同频率音频有不同的音量感受，因此需要对不同频率的音频进行加权，得到对应的音量，从而模拟耳朵的听觉效果。在声音测量中，我们以分贝(dB) 为单位测量声音的响度。 上图横坐标是频率，纵坐标是响度增益。在几种常用的加权曲线中，A权重曲线对低频部分相比其他计权有着最多的衰减，是最常用加权策略。其函数实现为如下，其中f代表频率

傅里叶在1807年提出，任何连续周期信号可以由一组适当的正弦曲线组合而成。任何周期函数，都可以看作是不同振幅，不同相位正弦波的叠加。 以其名称命名的傅里叶变换（Fourier transform），是用于信号在时域（或空域）和频域之间的变换。 录音获得的数据都是时域的，横轴是时间，纵轴是信号强度。 频谱动画要求横轴是频域数据，傅里叶变换可以实现时域信息到频域信息的转变。 计算机处理的是离散傅里叶变换(DFT)，快速傅里叶变换(FFT)是快速计算离散傅里叶变换（DFT）或其逆变换的方法，它将DFT的复杂度从O(n²)降低到O(nlogn)。 苹果的Accelerate框架中vDSP部分提供了数字信号处理的函数实现，包含FFT，其使用可参考《Real FFT/IFFT with the Accelerate Framework》。 另外关于FFT比较有趣的文章可以看看 《让你永远忘不了的傅里叶变换解析》 《An Interactive Introduction to Fourier Transforms》 《如果看了这篇文章你还不懂傅里叶变换，那就过来掐死我吧》

要实现对录制声音的频谱动画，将功能分解为以上几个部分，Recorder实现对音频PCM数据的采集，RealtimeAnalyser对PCM进行频域变换和数据处理，最后由RecordFeedbackView产生反馈动画。

iOS中实现音频采集的接口有很多，例如AVAudioRecorder、AudioQueue、AVAudioEngine、AudioUnit。 本文使用AudioQueue实现录音功能，AudioQueue的录音的过程如下：AudioQueue将麦克风获取的数据填充到AudioQueueBuffer中 ，通过callback函数回调给app，app将AudioQueueBuffer代表的数据消耗后，将AudioQueueBuffer重新入队到AudioQueue中。 使用AudioQueue实现录音的AudioRecorder在github地址:AudioRecorder，简要介绍其中比较关键的部分。

屏幕绘制的频率是16ms一帧，动画需要16ms更新一下动画数据，我们使用的SampleRate使用的是16000，所以我们将AudioQueueBuffer对应的FrameCount设置为1024； 当录制的数据填满一个AudioQueueBuffer时，会通过AudioQueueNewInput函数传入的HandleInputBuffer函数将PCM数据回调给RealtimeAnalyser，所以基本每次刷新屏幕都可以获取到最新的频域数据。

以上是Recorder部分的全部介绍，这部分总体上比较简单，这里的难点部分主要在RealtimeAnalyser这部分。

RealtimeAnalyser的实现我放到了github上，可以点击查看。