上篇(基于sinc的音频重采样(一):原理)讲了基于sinc方法的重采样原理,并给出了数学表达式,如下:                  (1) 本文讲如何基于这个数学表达式来做软件实现.软件实现的细节很多,这里主要讲核心部分.函数srcUD()和filterUD()就是实现的主要函数(这两个函数是在源码基础上作了一定的改动,核心思想没变).srcUD()是实现一帧中点的重采样,一个点一个点的做.filterUD()被srcUD()调用.数学表达式就体现在函数filterUD()里.粗看肯定会

WebRTC(Web Real Time Communication)并不是Google原来自己的技术,在2010年,Google以大约6820万美元收购了VoIP软件 开发商Global IP Solutions公司,开源了WebRTC实时通信项目. 语音引擎是GIPS的语音通信的杀手锏,其主要是通过一系列的传输控制来达到在低带宽下传输实时的语音,GIPS语音引擎有着 广泛的客户群,比如skype.QQ等语音都是采用GIPS的语言引擎.通过其语音引擎,不仅能传输质量更高的语音,还能在丢包非常

转载注明出处http://blog.csdn.net/wanghorse ├── ./base //基础平台库,包括线程.锁.socket等 ├── ./build //编译脚本,gyp ├── ./common_audio //基础公共的音频处理 │ ├── ./common_audio/include //就一个类型转换头文件 │ ├── ./common_audio/resampler //音频重采样代码 │ ├── ./common_audio/signal_processing //音

一个小测试程序开发全过程实录,完全新手入门级的实例,如果你还在为处理大影像而发愁,来试试这个称手的工具吧. Imagec 开发日记 2013-6-25 需求: 影像数据切割,重采样 数据切割的要求是简单的给予矩形的等分切割,并以2的幂次为分割单元,无需使用AOI裁切, 重采样需要实现多种采样模式,用户可以切换采样模式(下文中所提供的代码只是利用了RasterIO的一个特性使用了默认的最近邻重采样方法) 基本思路 考虑是否存在使实用的gdal接口, 自行设计,利用GDAL的读写接口完成数据输入输出

我在前面的文章<音频开源代码中重采样算法的评估与选择>中说过sinc方法是较好的音频重采样方法,缺点是运算量大.https://ccrma.stanford.edu/~jos/resample/ 给出了sinc方法的原理文档和软件实现.以前是使用这个算法,没太关注原理和实现细节.去年(2020年)由于项目的需要和组内同学把这个算法的原理和软件实现细节搞清楚了.本文先讲讲sinc方法的原理,后面文章会讲讲软件实现的细节. 1,sinc函数和信号的采样与重建 在数字信号处理中,sinc函数定义为:

近一段时间在图像算法以及音频算法之间来回游走. 经常有一些需求,需要将音频进行采样转码处理. 现有的知名开源库,诸如: webrtc , sox等, 代码阅读起来实在闹心. 而音频重采样其实也就是插值算法. 与图像方面的插值算法没有太大的区别. 基于双线性插值的思路. 博主简单实现一个简洁的重采样算法, 用在对采样音质要求不高的情况下,也是够用了. 编解码库采用dr_wav https://github.com/mackron/dr_libs/blob/master/dr_wav.h 近期有点强

前面有提到音频采样算法: WebRTC 音频采样算法 附完整C++示例代码 简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码) 近段时间有不少朋友给我写过邮件,说了一些他们使用的情况和问题. 坦白讲,我精力有限,但一般都会抽空回复一下. 大多数情况,阅读一下代码就能解决的问题, 也是要尝试一下的. 没准,你就解决了呢? WebRtc的采样算法本身就考虑到它的自身应用场景, 所以它会有一些局限性,例如不支持任意采样率等等. 而简洁插值的这个算法, 我个人也一直在使用,因为简洁明了,简单粗暴. 我自

下面是基础的PHP的代码,不断完善中~ //语法错误(syntax error)在语法分析阶段,源代码并未被执行,故不会有任何输出. /* [命名规则] */ 常量名 类常量建议全大写,单词间用下划线分隔 // MIN_WIDTH 变量名建议用下划线方式分隔 // $var_name 函数名建议用驼峰命名法 // varName 定界符建议全大写 // <<<DING, <<<'DING' 文件名建议全小写和下划线.数字 // func_name.php 私有属性名.方

       地形部分的原理介绍的差不多了,但之前还有一个刻意忽略的地方,就是地形的重采样.通俗的讲,如果当前Tile没有地形数据的话,则会从他父类的地形数据中取它所对应的四分之一的地形数据.打个比方,当我们快速缩放影像的时候,下一级的影像还没来得及更新,所以会暂时把当前Level的影像数据放大显示, 一旦对应的影像数据下载到当前客户端后再更新成精细的数据.Cesium中对地形也采用了这样的思路.下面我们具体介绍其中的详细内容.        上图是一个大概流程,在创建Tile的时候(prepa

原文地址:http://developer.51cto.com/art/201104/255128_all.htm MATLAB语言是一种被称为是"演算纸"式的语言,因此追求的是方便性.灵活性以及交互性.在快速性上要比C语言这种性能强劲著称的稍逊一筹.然而,通过一些手段,我们也能让MATLAB语言快起来,甚至和C差不多了! MATLAB语言是一种被称为是"演算纸"式的语言,因此追求的是方便性.灵活性以及交互性.在快速性上要比C语言这种性能强劲著称的稍逊一筹.然而,通

1 前言 之前在写影像融合算法的时候,免不了要实现将多光谱影像重采样到全色大小.当时为了不影响融合算法整体开发进度,其中重采样功能用的是GDAL开源库中的Warp接口实现的. 后来发现GDAL Warp接口实现的多光谱到全色影像的重采样主要存在两个问题:1 与原有平台的已有功能不兼容,产生冲突:2 效率较低.因此,决定重新设计和开发一个这样的功能,方便后期软件系统的维护等. 2 图像重采样 图像处理从形式上来说主要包括两个方面:1 单像素或者邻域像素的处理,比如影像的相加或者滤波运算等:2 图像

jquery file upload php代码分析首先进入构造方法 __construct() 再进入 initialize()因为我是post方式传的数据  在进入initialize()中的post()也就是说 经过上面的分支 最终进入的post()  在1255行 看到这个        $upload = isset($_FILES[$this->options['param_name']]) ?            $_FILES[$this->options['param_na

转自:http://www.cdtarena.com/javapx/201307/9105.html 镶嵌数据集结合了之前arcgis管理影像的栅格目录和栅格数据集,为解决海量影像管理提供了很好的方案!为什么要使用镶嵌数据集?•可伸缩性海量影像管理 •重叠影像管理•管理离散数据集大量的空值区域•多种传感器数据支持•流畅的影像更新•所有比例尺下无缝显示•保留有价值的元数据信息•动态处理减少处理时间•减少冗余存储•减少重采样,提升影像质量开发代码使用java调用ArcEngine环境.首先初始化AE

源:FIR数字滤波器C语言 1.单位冲击响应与频响 就如同之前所说的一样,使用下图所示的单位冲击响应,所设计的滤波器,是无法实现的. 现在,让我们看看其这个滤波器的频响.所谓频响,就是计算其单位冲击响应的离散时间傅里叶变换, 我们可以看出,这个滤波器的频响的计算结果是实数,并没有虚数部分.也就是,其相位谱一直是0,也就意味着,这个滤波器输入与输出之间没有延迟,这种相位特性称为0延迟相位特性. 但是,这个滤波器无法是无法实现的.我们实际计算一下该滤波器的输入输出,就可以明白. 这个滤波器在计算的过

一.概述 最近在学习ffmpeg解码的内容,参考了官方的教程http://dranger.com/ffmpeg/tutorial03.html,结果发现这个音频解码的教程有点问题.参考了各种博客,并同时啃ffplay.c的源码,发现avcodec_decode_audio4多了一个resample(重采样)的概念. 其解码以及播放音频的思路为: 首先,ffmpeg设置本机的audio播放参数(target format),如freq(频率)为44100,format为AV_SAMPLE_FMT_

前几天无意间看到一个项目rnnoise. 项目地址: https://github.com/xiph/rnnoise 基于RNN的音频降噪算法. 采用的是 GRU/LSTM 模型. 阅读下训练代码,可惜的是作者没有提供数据训练集. 不过基本可以断定他采用的数据集里,肯定有urbansound8k. urbansound8k 数据集地址: https://serv.cusp.nyu.edu/projects/urbansounddataset/urbansound8k.html 也可以考虑采用用作

之前有大概介绍了音频采样相关的思路,详情见<简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码)>. 音频方面的开源项目很多很多. 最知名的莫过于谷歌开源的WebRTC, 其中的音频模块就包含有 AGC自动增益补偿(Automatic Gain Control)自动调麦克风的收音量,使与会者收到一定的音量水平,不会因发言者与麦克风的距离改变时,声音有忽大忽小声的缺点. ANS背景噪音抑制(Automatic Noise Suppression)探测出背景固定频率的杂音并消除背景噪音. AEC是回

前两讲演示了基本的解码流程和简单功能封装,今天我们开始学习编码.编码就是封装音视频流的过程,在整个编码教程中,我会首先在一个函数中演示完成的编码流程,再解释其中存在的问题.下一讲我们会将编码功能进行封装并解释针对不同的输出环境代码上需要注意的地方.最后我们还会把之前做好的解码器添加进开发环境,实现PC屏幕和摄像头录制然后再通过播放器播放. 首先说明一下本章的目标: 通过Qt进行视频采集 通过Qt进行音频采集 对音视频编码成mp4文件并能够通过vlc播放 一.通过Qt进行视频采集 Qt提供了对桌面

转自:http://www.voidcn.com/article/p-snamarwr-p.html 一.ALSA介绍: 1.简介: 高级Linux声音体系(英语:Advanced LinuxSound Architecture,缩写为ALSA)是Linux内核中,为声卡提供的驱动组件,以替代原先的OSS(开放声音系统). 一部分的目的是支持声卡的自动配置,以及完美的处理系统中的多个声音设备,这些目的大多都已达到.另一个声音框架JACK使用ALSA提供低延迟的专业级音频编辑和混音能力. Jaro

由于产品需要对视频做一系列的解析操作,利用FFmpeg命令来完成视频的音频提取.第一帧提取作为封面图片.音频重采样.字幕压缩等功能: 前一篇文章已经记录了FFmpeg在JAVA中的使用-音频提取&字幕压缩 ,就不再重复说明,今天简单介绍下如何实现第一帧提取.重采样,然后再分享下Process.waitFor()引发的阻塞问题. 一.首先,分享两个命令: 视频第一帧提取:ffmpeg -i [videofile]  -vframes 1 -q:v 2 -f image2  [imagefile]