将自定义的信息内容（如Wi-Fi配置、数字数据）转换为音波是一种音频调制与解调技术，广泛应用于声波配网、数据传输和近场通信中。这项技术的实现涉及将数字信息编码为音频信号，并通过解码还原信息。

实现方法

1. 数字数据编码

• 将原始数据（如Wi-Fi名称和密码）转换为二进制比特流。
• 对比特流进行编码，常见编码方式包括：
  • 曼彻斯特编码（Manchester Encoding）： 用于将二进制数据转换为易于通过音波传输的形式。
  • FSK（频移键控）： 使用不同频率表示二进制“0”和“1”。
  • ASK（幅移键控）： 使用不同的音波幅度表示二进制数据。
  • PSK（相移键控）： 使用相位变化表示数据。

2. 音波信号生成

• 利用数字音频处理技术将编码后的数据转化为音波信号：
  • 波形生成： 通过软件工具（如Python中的numpy或scipy）生成对应的音频波形（如正弦波）。
  • 采样与量化： 确保生成的音波适合设备播放，通常采用44.1 kHz或48 kHz采样率。
• 将波形导出为音频格式（如WAV、MP3）或直接播放。

3. 音波信号传输

• 音波信号通过扬声器播放，作为模拟信号在空气中传播。
• 信号可以使用可听频率范围（通常为300 Hz到20 kHz）或超声波范围（超过20 kHz）。

4. 音波信号接收与解码

• 使用接收设备（如麦克风）采集音波信号，并将模拟信号数字化（ADC）。
• 通过数字信号处理（DSP）对采集的音频信号进行解码：
  • 解调： 提取编码的数据（如频率、幅度或相位）。
  • 解码： 将数据还原为原始的信息内容。

5. 错误校验与还原

• 为提高传输可靠性，通常在编码数据中加入校验码（如CRC）。
• 解码后进行校验，确保还原数据的完整性和准确性。

涉及的技术

1. 数字信号处理（DSP）：
   • 数字音频的生成、调制、解调和处理。
   • 工具：MATLAB、Python（numpy、scipy、wave模块）等。
2. 音频调制技术：
   • FSK（Frequency Shift Keying）： 用不同的频率表示数据。
   • ASK（Amplitude Shift Keying）： 用不同的振幅表示数据。
   • PSK（Phase Shift Keying）： 用相位变化表示数据。
3. 傅里叶变换（FFT）：
   • 用于分析和提取音波信号中的频率信息。
4. 信道编码技术：
   • 错误检测与校正编码： 提高传输数据的可靠性。
5. 音频播放与采集：
   • 利用设备的扬声器播放音频信号，利用麦克风采集信号。

典型应用

1. 智能设备配网：
   • 声波配网（如TP-Link摄像头）通过音波传递Wi-Fi配置。
2. 近场通信：
   • 在无需蓝牙或Wi-Fi的情况下，音波用于短距离数据传输。
3. 超声波传输：
   • 利用超声波频率传递数据，适合隐形通信或无人干扰场景。
4. 数据广播：
   • 在公共广播系统中，通过音频信号传递隐藏信息（如超声波二维码）。

python实现将文字转换为特定音频，以及将音频转换为文字代码如下

import numpy as np
from scipy.io.wavfile import write, read


def text_to_audio(text, filename="output_optimized.wav", sample_rate=44100, f0=1500, f1=2500,
          bit_duration=0.05):
  """
  将文本内容转换为紧促的音频文件，支持中文字符。
  :param text: 输入文本（支持中文）
  :param filename: 输出音频文件名
  :param sample_rate: 音频采样率
  :param f0: 表示0的频率
  :param f1: 表示1的频率
  :param bit_duration: 每位数据的持续时间（秒）
  """
  # 将文本以UTF-8编码为二进制流
  binary_data = ''.join(format(byte, '08b') for byte in text.encode('utf-8'))
  
  # 创建时间数组
  t = np.linspace(0, bit_duration, int(sample_rate * bit_duration), endpoint=False)
  
  # 构造音频信号
  audio_signal = []
  for bit in binary_data:
    freq = f0 if bit == '0' else f1
    audio_signal.append(0.5 * np.sin(2 * np.pi * freq * t))
  
  # 拼接音频信号
  audio_signal = np.concatenate(audio_signal)
  
  # 保存为WAV文件
  write(filename, sample_rate, (audio_signal * 32767).astype(np.int16))
  print(f"音频文件已生成：{filename}")


def audio_to_text(filename="output_optimized.wav", sample_rate=44100, f0=1500, f1=2500, bit_duration=0.05):
  """
  从紧促音频文件解析文本，支持中文字符。
  :param filename: 输入音频文件名
  :param sample_rate: 音频采样率
  :param f0: 表示0的频率
  :param f1: 表示1的频率
  :param bit_duration: 每位数据的持续时间（秒）
  """
  # 读取音频文件
  sample_rate, audio_signal = read(filename)
  audio_signal = audio_signal / 32767.0  # 归一化音频信号
  
  # 每位数据对应的样本数
  samples_per_bit = int(sample_rate * bit_duration)
  total_bits = len(audio_signal) // samples_per_bit
  
  # 解码音频信号
  binary_data = ""
  for i in range(total_bits):
    bit_signal = audio_signal[i * samples_per_bit:(i + 1) * samples_per_bit]
    
    # 进行FFT频谱分析
    fft_result = np.fft.fft(bit_signal)
    freqs = np.fft.fftfreq(len(bit_signal), d=1 / sample_rate)
    
    # 找到最大幅值对应的频率
    dominant_freq = freqs[np.argmax(np.abs(fft_result))]
    if abs(dominant_freq - f0) < abs(dominant_freq - f1):
      binary_data += '0'
    else:
      binary_data += '1'
  
  # 将二进制数据转换为字节并解码为UTF-8文本
  byte_array = bytearray(int(binary_data[i:i + 8], 2) for i in range(0, len(binary_data), 8))
  text = byte_array.decode('utf-8', errors='ignore')
  print(f"解析文本内容：{text}")
  return text


# 文字转音频
text_to_audio('2024年12月29日18:47:21')

# 音频转文字
audio_to_text("output_optimized.wav")