最近项目有需要重采样算法,先找了一下,主流的就是几个开源算法,Speex / Opus / ffmpeg / sox 1.最早的事Speex,算法源自CCRMA(Center for Computer Research in Music and Acoustics)斯坦福大学音乐和声学计算机研究中心 非常独立的一个算法,支持ARM的NEON和 X86的SIMD(SSE),使用也很简单,主要就3个函数init / process / destroy 很容易从Speex的sourcecode里面抽取

例如从2channel,4.41k hz 重采样到 1 channel,16k hz def downsampleWav(src, dst, inrate=44100, outrate=16000, inchannels=2, outchannels=1): import os,wave,audioop if not os.path.exists(src): print ('Source not found!') return False if not os.path.exists(os.pat

好多开发者提到,为什么大牛直播SDK的Android平台RTMP推送接口怎么这么多?不像一些开源或者商业RTMP推送一样,就几个接口,简单明了. 不解释,以Android平台RTMP推送模块常用接口,看看这些接口有没有存在的意义?本文简单介绍,全当抛砖引玉,相关资料,可参考 Github: 1. 初始化Publisher接口,返回推送实例句柄: /** * Open publisher(启动推送实例) * * @param ctx: get by this.getApplicationConte

很多开发者在做Android平台RTMP推流或轻量级RTSP服务(摄像头或同屏)时,总感觉接口不够用,以大牛直播SDK为例 (Github) 我们来总结下,我们常规需要支持的编码前音视频数据有哪些类型: 1. Android摄像头前后camera通过OnPreviewFrame()回调的数据接口: @Override public void onPreviewFrame(byte[] data, Camera camera) { frameCount++; if (frameCount % 30

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]

本文为作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/leisure_chn/p/10312713.html ffplay是FFmpeg工程自带的简单播放器,使用FFmpeg提供的解码器和SDL库进行视频播放.本文基于FFmpeg工程4.1版本进行分析,其中ffplay源码清单如下: https://github.com/FFmpeg/FFmpeg/blob/n4.1/fftools/ffplay.c 在尝试分析源码前,可先阅读如下参考文章作为铺垫: [1]. 雷霄骅,

Android放音的采样率固定为44.1KHz,录音的采样率固定为8KHz,因此底层的音频设备驱动需要设置好这两个固定的采样率.如果上层传过来的采样率不符的话,需要进行resample重采样处理. 几个名词: 1. 采样率 采样设备每秒抽取样本的次数 2. 音频格式及量化精度(位宽) 每种音频格式有不同的量化精度(位宽),位数越多,表示值就越精确,声音表现自然就越精准.FFMpeg中音频格式有以下几种,每种格式有其占用的字节数信息: enum AVSampleFormat { AV_SAMPLE

Github https://github.com/gongluck/FFmpeg4.0-study/tree/master/Cff CSwr.h /******************************************************************* * Copyright(c) 2019 * All rights reserved. * * 文件名称: CSwr.h * 简要描述: 重采样 * * 作者: gongluck * 说明: * **********

       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

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

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

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

javaCV系列文章: javacv开发详解之1:调用本机摄像头视频 javaCV开发详解之2:推流器实现,推本地摄像头视频到流媒体服务器以及摄像头录制视频功能实现(基于javaCV-FFMPEG.javaCV-openCV) javaCV开发详解之3:收流器实现,录制流媒体服务器的rtsp/rtmp视频文件(基于javaCV-FFMPEG) javaCV开发详解之4:转流器实现(也可作为本地收流器.推流器,新增添加图片及文字水印,视频图像帧保存),实现rtsp/rtmp/本地文件转发到rtmp

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

Resampling Methods 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列读书笔记,作为本人的一份学习总结,也希望和朋友们进行交流学习. 该书是The Elements of Statistical Learning 的R语言简明版,包含了对算法的简明介绍以及其R实现,最让我感兴趣的是算法的R语言实现. [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt

视频笔记:音频专业级分析软件(Cooledit) 音质定义以语音带宽来区分,采样率越高,带宽越大,则保真度越高,音质越好.窄带(8khz采样),宽带(16khz采样),CD音质(44.1khz采样) 音频采集播放流程:采集-前处理(回声消除.噪声抑制.音量调节.混响处理等)-编码-传输-解码-后处理-播放 采样率:原始PCM数据每秒采样次数 比特率:编码压缩后的码率,每秒音频的大小.(所以在编码效果好的情况下也会有高采样率对应相对低的比特率) PCM(Pulse Code Modulation)

五.重采样与频率转换 1. resample方法 rng = pd.date_range('1/3/2019',periods=1000,freq='D') rng 2. 降采样 (1)resample将高频率数据聚合到低频率 举例:已知:‘1分钟’数据,想要通过求和的方式将这些数据聚合到“5分钟”块中 left:[0:5).[5:10).[10-15) right :(0:5].(5:10].(10-15] 传入的频率将会以“5分钟”的增量定义面元边界.默认情况下,面元的右边界是包含的,因此0

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

输入---之前用envi4.5处理后的2013分类影像---输出重采样的影像 直接在工具栏搜索 resize data---出来对话框, 这里有几种方法----sample line 指的行列号,可以直接除3,,变成1972*1998---就从30m变成90m. 重采样方法有几种,参考 ENVI中重采样的三种方法优劣比较,觉得三次卷积和双线性比较好 第二种方法是set output dims by pixel size,可以直接指定 90m分辨率,但是resampling方法就只有最近邻和pix

Pandas中的resample,重新采样,是对原样本重新处理的一个方法,是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法. 降采样:高频数据到低频数据 升采样:低频数据到高频数据 主要函数:resample()(pandas对象都会有这个方法) resample方法的参数 参数 说明 freq 表示重采样频率,例如‘M’.‘5min’,Second(15) how=’mean’ 用于产生聚合值的函数名或数组函数,例如‘mean’.‘ohlc’.np.max等,默认是‘mean’,其他常用