五年前，哈布雷（Habré）发表了一篇文章
“在纸上打印和再现声音” -有关创建和播放声
谱图的系统。 然后，一年半前，
Meklon发表了一项
任务 ，其中黑白对数频谱图成为其中一个阶段。 根据作者的意图，有必要将其打印在打印机上，使用带有播放器应用程序的智能手机对其进行扫描，并以这种方式使用“指定的”密码。
那时，我无法接触打印机或智能手机，因此我对任务的两个方面感兴趣：
- 没有附加设备也没有附加软件的最简单的解码频谱图的方法是-最好是在浏览器中？
- 是否可以完全不需任何软件即可“通过肉眼”对其进行解密？
（对于那些第一次看频谱图的人来说，有必要澄清一下，这是一个曲线图，其中再现时间沿水平轴移动，声音频率沿垂直轴（对数），点的黑度表示该频率在给定时间的功率。）
尽管
AnalyserNode.getByteFrequencyData()的功能已内置在Web Audio API中，但我找不到用于复制频谱图的现成脚本，尽管
可以 很容易地找到逆向转换的示例（声音到频谱图
AnalyserNode.getByteFrequencyData() 。 但是，要将频率阵列转换为
PCM阵列以进行回放，您必须在脚本中实施
傅立叶逆变换 （DFT），然后才能进行。
*在第一个示例中，作为频谱分析的音频记录，“ “来自Aphex Twin：作为秘密信息，音乐家将自拍照嵌入了这首曲目，并显示在对数频谱图上。不幸的是，在此示例中，频谱图以线性方式显示，因此脸部在顶部被拉伸，在底部被压缩。
关于DFT的实现，很明显，纯JavaScript中的这种“崩溃”将缓慢而令人遗憾地起作用。 幸运的是，我在asm.js上发现了FFTW库的
现成端口 （“西方最快的傅立叶变换”），是低级代码的一种表示形式，通常用C编写，现代浏览器承诺以与编译成机器代码几乎相同的速度执行。 FFTW的绑定将黑白图像转换为WAV文件，我从
ARSS那里取来，并亲自用JavaScript重写了它。 与PhonoPaper相比，ARSS接受倒置的图像，但我没有更改。
您可以在
tyomitch.imtqy.com/#meklon.png欣赏的结果
在下面，您可以看到重复的水平条纹-
共振峰 ，通过其识别元音的位置。 在顶部-对应于
嘈杂辅音的垂直“爆发”：较宽-开槽（摩擦），较窄-有声。
对于高音辅音（[r]和[l]），中频处的“云”相对应。
为了使用频谱图，我附加了一个原始绘图，该绘图几乎完全从画布绘图
教程复制而来。 “复制”按钮允许您将图像传输到红色通道（合成器将其忽略），并尝试“环绕”声音。
维基百科写道：
“据信，分配四个共振峰足以表征言语的声音 。
” 我们圈出共振峰F
2 -F
4 （由于某些原因，合成器会忽略F
1 ），并
确保元音被完全识别：
然后，我们圈出嘈杂的辅音：
从属词 [h]为[t]，平滑变为[w]； 聋人[t]的浊音[d]的特征在于存在中频共振峰。 现在，
您可以区分数字“ six”和“ de'it”：
我们添加了深灰色的辅音：同时，我们注意到[p]稍微“提高”了元音共振峰，而[l]则相反。
仅唇音辅音[b]和[c]仍然被误解，但是即使没有它们，密码也
还是差不多的 。
是否可以从头开始绘制声音而无需跟踪录音的频谱图？ 坦白说，我没有成功。 也许您想自己尝试一下？