最近工作用到了webrtc,发现webrtc是个宝库,里面有很多东西值得好好研究. 搜了这方面不少资料,发现介绍使用webrtc的不少,但是针对里面一些算法研究的 不多.特别是能把算法说的简洁明了的更是凤毛麟角. 其实,想让我仔细的把每行代码都研究透也不太现实,作为一个使用者,也完全 没有必要研究每个砖头的构造原理.对于绝大多数人.webrtc对他来说只仅仅是一 个工具,一个完成工作或实现目标的工具.在这里,我只想把这个工具介绍一下,该 怎么使用它,它的原理是什么,使用的时候注意事项.

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

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

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

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

块,每块个点,(12*64=768采样)即AEC-PC仅能处理48ms的单声道16kHz延迟的数据,而 - 加载编译好的NS模块动态库 接下来只需要按照 此文 的描述在 android 的JAVA代码中使用刚才编译好的 webrtc_ns.so 动态库便大功告成. Step 5 - 几大模块的使用及注意事项 前四步已经完成了几大音频处理模块在android上的单独编译过程,并分别生成了 webrtc_ns.so.webrtc_vad.so.webrtc_aecm.so 以及 webrtc_agc

前段时间,在尝试音乐节拍数的提取时,终于有了突破性的进展,效果基本上比市面上的许多商业软件还要好,在作节拍数检测时,高频信息作用不大, 通过重采样减小运算量.重采样让我想起了在学校里面做的变速变调算法,在这里顺便回顾一下. OLA(Overlap-and-Add, OLA)重叠叠加算法是音频变速算法中最简单的时域方法,它是后续时域算法(SOLA, SOLA-FS, TD-PSOLA, WSOLA)的基础. OLA分为分解与合成两个部分,公式看起来很复杂,所以不贴出了,基本思路从图中更能清晰的表现

降噪是音频图像算法中的必不可少的. 目的肯定是让图片或语音 更加自然平滑,简而言之,美化. 图像算法和音频算法 都有其共通点. 图像是偏向 空间 处理,例如图片中的某个区域. 图像很多时候是以二维数据为主,矩形数据分布. 音频更偏向 时间 处理,例如语音中的某短时长. 音频一般是一维数据为主,单声道波长. 处理方式也是差不多,要不单通道处理,然后合并,或者直接多通道处理. 只是处理时候数据参考系维度不一而已. 一般而言, 图像偏向于多通道处理,音频偏向于单通道处理. 而从数字信号的角度来看,也可

一．视频像素和尺寸转换函数 1．sws_getContext : 像素格式上下文  --------------->多副图像(多路视频)进行转换同时显示 2．struct SwsContext  *sws_getCachedContext(struct SwsContext *context , int srcW , int srcH enum  AVPixelFormat srcFormat , int dstW , int dstH , enum AVPixelFormat dstForma

近期比较忙, 抽空出来5.1开源献礼. 但凡学习音频降噪算法的朋友,肯定看过一个算法. <<语音增强-理论与实践>> 中提及到基于对数的最小均方误差的降噪算法,也就是LogMMSE. 资料见: <<Speech enhancement using a minimum  mean-square error log-spectral amplitude estimator.>> -----Ephraim, Y. and Malah, D. (1985) 之前也是

更新 [2015年2月15日] Bill 这段时间没有再关注 WebRTC 以及音频处理的相关信息,且我个人早已不再推荐单独编译 WebRTC 中的各个模块出来使用.实际上本文的参考价值已经很小了,甚至可能会产生误导.不删这篇文章的原因在于文后有很多读者的讨论,其中的一些仍具备一定的价值,请大家务必以批判和审慎的态度阅读文章. [2014年5月14日] 昨天有幸在 Google 论坛里询问到 AECM 模块的延迟计算一事,Project member 说捣腾这个延迟实际上对 AECM 的效果没有

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:

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]

一.包含头文件和库文件 修改CMakeLists # swresample add_library(swresample SHARED IMPORTED) set_target_properties(swresample PROPERTIES IMPORTED_LOCATION ${FF}/libswresample.so) 更新target_link_libraries target_link_libraries( # Specifies the target library. native-

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

1.算法功能简介 图像重采样是指对采样后形成的由离散数据组成的数字图像按所需的像元位置或像元问距重新采样,以构成几何变换后的新图像.重采样过程本质上是图像恢复过程,它用输入的离散数字图像重建代表原始图像二维连续函数,再按新的像元间距和像元位置进行采样.其数学过程是根据重建的连续函数(曲面),用周围若干像元点的值估计或内插出新采样点的值.图像重采样在图像处理中应用非常广泛,如SIFT特征提取. 图像重采样后图像的维数会发生改变.当重采样图像小于原图像维数时,称为降采样:当重采样图像维数大于原图像时

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: * **********

头文件位于#include <libswresample/swresample.h>   SwrContext常用函数如下所示 SwrContext *swr_alloc(void); //创建一个SwrContext,并设置为默认参数 struct SwrContext *swr_alloc_set_opts(struct SwrContext *s, int64_t out_ch_layout, enum AVSampleFormat out_sample_fmt, int out_sam

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