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2021 | 中国科学技术大学第八届信息安全大赛 | General

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题目

学会傅里叶的一瞬间，悔恨的泪水流了下来。

当我看到音频播放器中跳动的频谱动画，月明星稀的夜晚，深邃的银河，只有天使在浅吟低唱，复杂的情感于我眼中溢出，像是沉入了雾里朦胧的海一样的温柔。

这一刻我才知道，耳机音响也就图一乐，真听音乐还得靠眼睛。

flag.gif

（注意：flag 花括号内是一个 12 位整数，由 0-9 数位组成，没有其它字符。）

generate_sound_visualization.py 
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#!/usr/bin/env python3

from array2gif import write_gif  # version: 1.0.4
import librosa  # version: 0.8.1
import numpy  # version: 1.19.5


num_freqs = 32
quantize = 2
min_db = -60
max_db = 30
fft_window_size = 2048
frame_step_size = 512
window_function_type = 'hann'
red_pixel = [255, 0, 0]
white_pixel = [255, 255, 255]
y, sample_rate = librosa.load("flag.mp3")  # sample rate is 22050 Hz

spectrogram = (numpy.around(librosa.power_to_db(librosa.feature.melspectrogram(y, sample_rate, n_mels=num_freqs,
            n_fft=fft_window_size, hop_length=frame_step_size, window=window_function_type)) / quantize) * quantize)

gif_data = [numpy.kron(numpy.array([[red_pixel if freq % 2 and round(frame[freq // 2]) > threshold else white_pixel for threshold in list(range(
    min_db, max_db + 1, quantize))[::-1]] for freq in range(num_freqs * 2 + 1)]), numpy.ones([quantize, quantize, 1])) for frame in spectrogram.transpose()]

write_gif(gif_data, 'flag.gif', fps=sample_rate/frame_step_size)

解题思路

  • 首先需要获取 GIF 中的数据。看到 write_gif() 函数猜想应该有逆函数，于是找到了 bunkahle/gif2numpy。可惜使用其他音频生成的 GIF 进行测试的时候，发现读取的数据有损失，最后还是使用了 PIL 
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    from PIL import Image, ImageSequence

img = Image.open('flag.gif')
np_frames = numpy.array([numpy.array(frame.copy().convert('RGB').getdata(),dtype=numpy.uint8).reshape(frame.size[1],frame.size[0],3) for frame in ImageSequence.Iterator(img)])
  • power_to_db 和 melspectrogram 分别有逆函数 db_to_power 和 mel_to_audio，只要获得 spectrogram（时频谱） 就可以了
    • 时频谱图（语谱图），横轴为时间，纵轴为频率，颜色表示幅值

  • 分析 gif_data 的生成过程（直接使用其他音频对比 spectrogram 和 gif_data 更直观）

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    [
    numpy.kron(
        numpy.array(
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                    red_pixel
                    if freq % 2 and round(frame[freq // 2]) > threshold
                    else white_pixel
                    for threshold in list(range(min_db, max_db + 1, quantize))[::-1]
                ] for freq in range(num_freqs * 2 + 1)
            ]
        ), numpy.ones([quantize, quantize, 1])
    ) for frame in spectrogram.transpose()  # 矩阵转置，时域 -> 频域
]
    • gif_data 为四维数组
      • 第一维为帧，代表时间
      • 第二维为图像横向数据，即不同频率
      • 第三维为图像纵向数据，即各频率的强度
      • 第四维是像素点 RGB 值

  • 转换 GIF 数据

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    spectrogram = numpy.zeros([32, len(np_frames)], dtype=numpy.float32)

for i in range(len(np_frames)):
    for h in range(len(np_frames[i])):
        for w in range(2, len(np_frames[i][h]), 2):
            if 0 in np_frames[i][h][w]:
                spectrogram[(w + 2) // 4 - 1][i] = max(spectrogram[(w + 2) // 4 - 1][i], 92 - h)    # 高在数组中为倒序存储

for i in range(len(spectrogram)):
    for j in range(len(spectrogram[i])):
        spectrogram[i][j] -= 60 # 转化到 [-60, 30]

  • 生成音频文件，打开做个英语听力就可以了 XD

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    import soundfile

S = librosa.feature.inverse.mel_to_audio(librosa.db_to_power(spectrogram), hop_length=frame_step_size, window=window_function_type)
soundfile.write('flag.wav', S, sample_rate)

参考资料

最后更新: 2021年11月5日 17:31:11
Contributors: YanhuiJessica

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