En el siguiente artículo vamos a echar un vistazo a Friture. Se trata de una aplicación para visualizar y analizar datos de audio en tiempo real. El programa nos va a mostrar los datos sobre el audio mediante diferentes widgets que encontraremos disponibles en la interfaz del programa.

Con este programa se puede analizar cualquier archivo de audio para comprender las características de ese audio y el comportamiento del mismo. Con este software se pueden analizar armónicos, retroalimentación, reverberación, picos de ganancia o la ecualización de los datos de audio. Friture es un analizador de audio en tiempo real gratuito y de código abierto disponible para Gnu/Linux, macOS y Windows que se lanza bajo la licencia GPLv3 +.

Características generales de Friture

El propósito de Friture es ayudar a analizar una señal de audio para comprender las características de esta señal (armónicos, retroalimentación, etc.), describir el comportamiento de la fuente / sala / receptor (reverberación, picos de ganancia, etc.), o realizar ajustes en el preprocesamiento (ecualización de sala). Esto se logra con un conjunto de widgets que nos va a ofrecer el programa para visualizar los datos:

• 2D Spectrogram widget → Este widget nos muestra datos de audio sobre la frecuencia y el tiempo. La resolución de frecuencia de tiempo de la pantalla está fijada por la longitud de la ventana. También está limitado por la resolución de la pantalla en píxeles.
• Spectrum widget → Este widget resulta muy apropiado para visualizar las características de la señal: frecuencia fundamental, armónicos, frecuencias de retroalimentación, etc. El tiempo de respuesta de la pantalla es configurable. Además, el widget dibuja picos para cada componente de frecuencia. Estos picos marcan los máximos recientes del espectro y comienzan a disminuir poco después de alcanzar el pico. Finalmente, una etiqueta identifica la frecuencia del máximo global del espectro.

• Octave Spectrum widget → Este nos va a mostrar datos de audio versus tiempo, de manera similar al Spectrum widget. Los datos de audio se agrupan en intervalos de frecuencia, con anchos de fracción de octava. Cada intervalo de frecuencia es el resultado de un filtro de fracción de octava.
• Delay estimator → En este caso va a calcular la demora de tiempo entre los 2 canales de entrada. Esto es útil para alinear los altavoces en una habitación. La estimación del retraso se logra usando un algoritmo de correlación cruzada.
• Level widget → El widget de nivel muestra la potencia máxima y la potencia RMS (Tiempo de respuesta de 300 ms) en dBFS. Cuando el modo de 2 canales está habilitado, muestra los niveles de cada canal en una escala separada.
• Scope widget → Aquí se van a mostrar los datos de audio versus tiempo. La escala de tiempo es configurable. La pantalla está sincronizada con respecto a un borde de ataque de la señal posicionada en el centro del eje de tiempo.

Esto es solo un resumen de las características que ofrece este programa. Se pueden consultar todas ellas en detalle desde la página web del proyecto.

Descargar Friture como AppImage

Friture Audio Analyzer lo vamos a encontrar disponible como un paquete AppImage para utilizarlo en los sistemas Ubuntu. Este paquete lo vamos a encontrar disponible en la página de descarga de este proyecto. Desde ahí podremos descargar el último archivo .AppImage publicado en la sección de descarga para Linux.

Una vez terminada la descarga del paquete, podemos abrir una terminal y dirigirnos a la carpeta en la que tengamos guardado el archivo descargado.

A continuación tendremos que cambiar los permisos del archivo AppImage y hacerlo ejecutable. Esto podremos hacerlo bien desde el entorno gráfico, como se puede ver en la anterior captura, o utilizando el siguiente comando en la misma terminal (Ctrl+Alt+T):

sudo chmod +x friture-0.41-20191208.AppImage

Llegados a este punto, para iniciar la aplicación Friture en Ubuntu, no tendremos más que ejecutar el siguiente comando:

sudo ./friture-0.41-20191208.AppImage

Se puede conocer más acerca de este programa gracias a la información publicada en la página web del proyecto o en su página de GitHub.