linux的主流音频体系结构 alsa 1.pcm数据是什么？ 脉冲编码调制(Pulse Code Modulation,PCM) 脉冲编码调制就是把一个时间连续，取值连续的模拟信号变换成时间离散，取值离散的数字信号后在信道中传输。脉冲编码调制就是对模拟信号先抽样，再对样值幅度量化，编码的过程。 2.如何分离pcm的左
今天，简单讲讲AudioTrack的使用方法。 1、Android AudioTrack简介 在android中播放声音可以用MediaPlayer和AudioTrack两种方案的，但是两种方案是有很大区别的，MediaPlayer可以播放多种格式的声音文件，例如MP3，AAC，WAV，OGG，MIDI等。而AudioTrack只能播放PCM数据流。 事实上，两种本质上是没
音频基础知识 声道数（通道数） 即声音的通道的数目。很好理解，有单声道和立体声之分，单声道的声音只能使用一个喇叭发声（有的也处理成两个喇叭输出同一个声道的声音），立体声的PCM可以使两个喇叭都发声（一般左右声道有分工） ，更能感受到空间效果。 采样位数 即 采样值或取样值（就是将采样样本幅
参考文档 https://www.alsa-project.org/wiki/ASoC https://www.alsa-project.org/wiki/DAPM#Control_Types https://blog.csdn.net/azloong/article/details/6536855 https://blog.csdn.net/lifei092/article/details/80990813 https://www.cnblogs.com/lamblabs/p/8566693.html
缩写释义 CAS:随路信令,语音和信令在同一路话路中传送的信令 CCS:共路信令,语音和信令分开传输 ASLA - Advanced Sound Linux Architecture OSS - 以前的Linux音频体系结构，被ASLA取代并兼容 Codec - Coder/Decoder I2S/PCM/AC97 - Codec与CPU间音频的通信协议/接口/总线 DAI
场景：做音频分析时，设备提供的是pcm原始音频文件，上位机要求的是.wav的文件。就需要对pcm文件头部添加44字节的wav头。 以下为示例，把AA BB CC DD替换为真实数据即可。 sed -i '0,/^/s/^/\xAA\xBB\xCC\xDD/' test.pcm
1， 后管登录地址： 登录注册http://prod.haohaogo.top/dybdfp/pcm/open/loginRegister.html在tab页中先点击【登录】，登录后，再直接进入 供应商商品管理http://prod.haohaogo.top/dyscec/pcm/manage/goodsSupply.html可以把小程序和国免的商品关联起来 在【商品扩展】里面，可以把
零、写在前面 最早我是在Android上开发的OpenSL ES。但最近看了下鸿蒙的文档，发现它的底层库也支持OpenSL ES，这我的兴致就来了。简单了解了一下鸿蒙的Native开发，就着手开发起来。移植过程中发现其实对Android程序员还是相当友好的，从Android上移植到鸿蒙并没有太大的改动。这篇
一、概述 ffmpeg音频参数主要有如下四个： 1、声道数（nb_channels）：常见的有单声道，双声道，5.1环绕立体声道。 2、采样频率（nb_samples）：每秒钟取得声音样本的次数。如下图所示，把音频文件放大，实际上都是一个一个的点，一秒钟有多少个横坐标的点，就是该音频的采样频率。 3、采样深度 （sampl
import wave import os import wave import numpy as np def gen_wav(filepath): wavelist=[] filenames=os.listdir(filepath) for filename in filenames: print(filename) name,category=os.path.splitext(filepath+filen
1.音视频原始数据格式 PCM与WAV，注意一般WAV就是PCM加了一个头，便于播放器是用正确的参数进行数据展示。 2.量化的基本概念 3.码率计算 4.WAV Header 这三个花圈的内容是最为重要的 5.WAV例子
感觉前面的一些东西写的有一点乱，导致三个Block没有关联起来 我们来看一下Block3中的 exercise4 用这个题来讲一下整个过程，总之我是这么理解的可能有一点问题 就是从信号输入，抽样，量化，编码，线路码，传入信道整个过程以及相应的计算 An analog signal is to be converted into a PC
在使用tinyalsa处理PCM音频数据时发现该设备只能以双声道形式打开设备。 tinypcminfo工具可以查看设备信息。 out和in里面channels 最大和最小值都是2。但是实际使用中有时候又需要声卡采集和播放单声道数据怎么办？那就只能想办法转换格式了。 下面就以16位深的pcm音频数据举
目录提取视频保留封装格式转换封装格式提取音频保留封装格式转换封装格式提取yuv不改变参数改变参数提取rgbyuv与rgb互转提取pcm 提取视频 保留封装格式 ffmpeg -i cctv1.flv -an -vcodec copy cctv1_copy.flv $ ffprobe cctv1.flv Input #0, flv, from 'cctv1.flv': Metadata:
使用命令行播放-ffplay 可以使用ffplay播放我们在上面博客中录制好的PCm文件，测试一下是否录制成功。播放PCM需要指定相关参数: ar: 采样率 ac: 声道数 f: 采样格式 s16le: PCM signed 16-bit little-endian 更多PCM的采样格式可以使用命令查看 Windows: ffmpeg -formats | fi
简单粗暴，直接上图： 如果是capture的话，只需要修改： a. SND_PCM_STREAM_PLAYBACK -> SND_PCM_STREAM_CAPTURE if ((err = snd_pcm_open (&capture_handle, argv[1], SND_PCM_STREAM_CAPTURE, 0)) < 0) { fprintf (stderr, "cannot open audio device %
> 实现音频PCM录制的Github地址：https://github.com/crazydog-ki/MMSesssion # 什么是PCM？ PCM全称Pulse-Code Modulation，即脉冲编码调制。简单来说就是一种用数字信号表示采样模拟信号的方法。 # 获取PCM原始数据的步骤 ## 采样 通常自然界的声音可通过一条曲线在坐标中显示连续的
1. 引入 在没有计算机的年代，比如小时候听的收音机，它接收电磁波，将其中调制的声音信号解调出，这个声音信号是经转换后的一种模拟电信号，在经过适当的放大电路放大后，便可以直接送到耳机或者扬声器进行播放。 如下是一段声音的波形图，是对声音信号转换成的模拟电信号的形象化展示。
我们平时在互联网上听到的声音，都是先经过录制后，再传输到互联网上的。比如歌曲、电影、主播等的声音。 PCM 录音的原理可以简单理解为：把声源的振动记录下来，需要时再让某个物体按照记录下来的振动规律去振动，就会产生与原来一样的声音。 如何把声音（声源的振动）记录下来呢？声音属于
using System; using System.IO; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Runtime.InteropServices; namespace Train.wav2pcm { public partial class frmMain : Form { /// <summary> /// ERROR MESSAGE ///
音频基础知识 声道数（通道数） 即声音的通道的数目。很好理解，有单声道和立体声之分，单声道的声音只能使用一个喇叭发声（有的也处理成两个喇叭输出同一个声道的声音），立体声的PCM可以使两个喇叭都发声（一般左右声道有分工） ，更能感受到空间效果。 采样位数 即 采样值或取样值（就是将采样
本系列文章会陆续更新与ffmpeg相关的知识点。 与音频相关的概念极多，这里把最近学习到的进行总结： 1、编解码算法：目前已知的音频算法比较繁多，比较常见的有pcm（puluse）、aac、等。 a、pcm：pcm又分为adpcm。 2、音频格式：其实音频格式可以有两种维度的理解，一种是纯粹的裸码流即其中全是
import sounddevice as sd import numpy as np import contextlib from scipy.io import wavfile import librosa import wave def write_wave(path, audio, sample_rate): """Writes a .wav file. Takes path, PCM audio data, and sample rate.
Python人工智能第一篇：语音合成和语音识别 此篇是人工智能应用的重点,只用现成的技术不做底层算法,也是让初级程序员快速进入人工智能行业的捷径。目前市面上主流的AI技术提供公司有很多,比如百度,阿里,腾讯,主做语音的科大讯飞,做只能问答的图灵机器人等等。这些公司投入了很大
一 音频混音的流程 实际上对于音频过滤的流程，和上一节9-2的视频过滤器流程几乎是一样的，只不过音频调用的一两个函数有点区别，并且音频在输出的时候多了一个output，即output + sink，其中output是多出来的。 // 1 添加输入流 // 2 添加输出流(前两步实际就是9-2的第3与4步) // 3
