30行代码,每行字符150,如果乘一下是4500个字符也就是4.5k，说句实话已经相当奢侈了,奢侈到足矣塞下一套完整的声码器模型外加一首的的古筝版《穿越时空的思念》了。

观众朋友可能就要问了，诶为什么是古筝版本的不是钢琴版本的呢？那当然是古筝的声学建模比钢琴简单的多，实际上拨弦乐大多比击弦乐建模难度差的不是一个级别的，如果你想了解钢琴声学建模的声码器模型，最近我刚好在整这个：

但如果你只是想用30行代码装个逼，诶，那这篇文章你就来对地方了，因为我不仅要装逼给你看，也会告诉你如何装这个逼，那观众朋友可能又要问了，为什么是《穿越时空的思念》而不是更让人鸡血沸腾而且更装逼的《克罗地亚狂想曲》呢，那当然是因为4.5k的体量说多也不多说少也不少，我们不仅要塞下整个声学结构的代码，还要把整首曲子也塞进去，而实际真正码起来的话，我们要给自己留一点空间，比如我们可能4.5k代码的体量，我们最终能用到的，大约是3.5k左右，考虑到写这种娱乐性质的回答真正花的时间也不能太多，于是，《穿越时空的思念》这种又简单又好听又方便摸鱼的曲目自然是首选。

最后，“talk is cheap，show me the code”仍然是一句恒古不变的真理，因此在下面我教大家如何写这种装逼代码之前，我们先把最终的代码贴上来，并让大家康康最终的运行结果是什么

怎么样，听上去还行是不是当然，整个项目最终使用了24行代码，一共3058个字符，也就是3k左右的空间，当然最终最终限制行数限制字数的“编程比赛”更多是为了装逼用的，工程代码如果写成这个样子，在我们这里肯定是要被拉去浸猪笼的。

那么，这个项目到底是怎么出来的呢，显然，如果我们一开始就写这种代码，不仅看的人难受，写的人也难受，因此在完成装逼版本代码之前，我们要先写个“说人话”版本的代码。

下面的，就是这个压缩后代码的原始版本

现在让我们一步一步来，详解这个代码到底是怎么出来的。

Q1：我们怎么保存乐谱

对于怎么把资源封装在代码里，这里我们显然不讨论那种编译器相关的打包方式，那种办法毕竟移植性太低，而且封装外部资源，显然在规则里不被允许，因此，我们可以使用一个静态数组的形式来存储资源，比如

这种方式,但这种方式在这种限制大小的代码中很蠢,因为你发现一个字节要用4-5个字节在存储,空间整整膨胀了5倍.因此这种方式显然不太合适,当然我们可以改进一下使用类似于这种

这种方式,这需要额外编写解码代码将十六进制数据转换为数据流,但显然比之前那种好的多,但是虽然好,却不够好,因为你发现,一个字节仍然需要2个字节进行存储,而一首简单的《穿越时空的思念》的mid文件，最小的都有2k多，如果这样存储的话，我们几乎就没有额外的空间来写代码了。

不过既然都用了ASC文本保存了，那为什么不选用更好一点的BASE64编码呢，虽然它仍然会导致空间轻微膨胀，但无疑是相当不错的一种编码方式了，并且显然我们只需要解码代码，而编码那一部分我们可以用别的程序去做，随我们怎么折腾，因此看上面中下面这段代码，实际就是BASE64的解码代码

而我们发现，穿越时空的思念的mid文件已经达到了2.68kb

显然是不可接受的，因此我们需要对midi文件进行进一步的裁剪，对于key up，key velocity和一些其它的附加信息，显然我们不需要，time stamp可以进一步裁剪压缩到1-2字节，剩下就只需要1字节的note信息了，去掉这类信息后，再经过base64编码，我们最终得到了一个长度为849字节的曲谱信息

对于这类限制字数的代码，弦乐的数学建模一定要简单简单再简单，因此，几乎是生理本能的我们想起了著名的Karplus-Strong弦模型公式，

Karplus-Strong 是一个弦乐(吉他,钢琴,古筝.....)的物理(数学)模型,算法简单但生成的音效却很自然.

为了便于解释其原理,笔者对算法的说明与具体实现做了一些修改

1.首先生成一段白噪声,量化后生成一段离散样本信号X,长度为N.

2.将离散样本信号的首尾相加取平均,乘以一个衰减系数alpha(大多取一个略小于1.0的值比如0.995),将结果赋值给X[0].

(0<i<N)的方式,处理整个白噪声信号,这样就生成了第一个基音周期的样本信号,将这个样本信号拷贝到输出信号中.

4.重复第二第三步继续对样本信号处理,直到生成到需要的长度为止,那么,我们就得到了一个由基音构成的多个泛音组成的谐波信号,就得到了弦乐中的一个音.

算法很简单,也非常的巧妙,下面就来进一步究其原理,搞清楚为什么这么干.

那么,弦乐信号是什么样的呢,以SoundLab为例,我们分析一段钢琴演奏

Q2.1:为什么使用白噪声作为初始激励信号

首先第一点,我们注意到在每一段琴音的开始阶段,有一条频域范围很宽的亮线

这是一个典型的击打乐造成的冲击信号的频域特性,代表着钢琴琴锤击打在琴弦上那一瞬间的声音能量,这也解释了Karplus-Strong为什么使用白噪声作为了初始信号(白噪声的频域特性也就是这个样子的),之后琴弦震动,配合音板特性,形成了一系列泛音.

Q2.2:为什么将信号两个值相加取平均

这是Karplus-Strong算法非常巧妙的一步,我们知道离散信号取平均相当于在加了一个低通滤波器,而从频域图我们可以看到,高频信号的能量衰减,随着时间要比低频的能量衰减快得多

因此,当我们循环迭代取平均时,实际上就是不断地让高频能量进行衰减,以模拟弦音的这种特性

这个很好理解,能量本来就是不断衰减的,可以看到在第一个冲击能量引入后,时域能量呈现不断衰减的特性.

Q2.4:泛音是如何形成的

当我们按照算法的2,3,4步不断去构造基音信号并将他们拼接起来,就形成了一个以基音周期为基准的泛音信号.从而最终得到一个音的信号

那么，最终的代码实际上就是下面这一些

1. 首先，我们先使用一个素数同余随机数发生代码，也就是上面的函数rd（），你可能要问了，为什么不使用“math.h”里的rand函数呢，当然是因为#include “math.h”要占用整整一行代码，奢侈浪费啊。
2. trigger后，即初始化了一个karplus-strong的滤波系统，之后我们就可以从这个滤波器中构建PCM音频流序列了。

Q3：混音系统如何实现

有了上面的karplus-strong滤波器后，我们就可以用他们组成一个滤波器系统了，在上面的代码中，我使用了32个滤波器组，对输出求卷积后，即可取得最终的音频序列了，这部分的代码比较简单，如下所示

最后，我们使用这个系统合成了最终的PCM码流，剩下就是输出这个码流到音频设备中播放了，当然这个是平台相关的代码，在上面的代码中，笔者使用了DirectSound来播放最终的音频流，也就是下面这部分的代码

当然，这部分的代码是平台相关的，你完全可以把上面的代码删掉，那么就可以把这个代码移植到linux android ios上，至于是导出为wav文件还是使用其它音频接口来播放，完全木有问题，这就看你个人喜好了。

最后，我们将上面的代码压缩一下，例如把变量或函数名变短，每行控制在150个字符，就得到最终的代码了，我们甚至还有1000字左右的盈余，对于这部分，如果你有兴趣你可以塞进一个豪华版本的《穿越时空的思念》，当然你也可以再拉上几个双二阶滤波器组个EQ或对soundboard进行建模，让最终的声音变得更好听一点，当然这部分我就不进一步讨论了，你可以翻阅PainterEngine的声学相关代码或者相关论文，提高更多的姿势水平。最后放上彩色版代码贴图

是不是非常的Geek艺术风