最近有个需求:对音频裁剪时,裁剪条的纵坐标必须是音频音量,以帮助用户更好的选择音频区域,所以就需要快速准确的提取出音频的音量列表。本文主要介绍下从mp4文件中提取音轨音量的方式,以及相关的知识点。
① FFMPEG 初始化 : 参考博客 【Android FFMPEG 开发】FFMPEG 初始化 ( 网络初始化 | 打开音视频 | 查找音视频流 )
FFmpeg在很多地方都运用了缓存机制,比如《FFmpeg开发实战:从零基础到短视频上线》一书的“3.3.2 对视频流重新编码”介绍了编解码的数据缓存,不单是视频编码过程和视频解码过程有缓存,甚至连音频重采样都用到了缓存。
采样精度(采样深度):每个“样本点”的大小, 常用的大小为8bit, 16bit,24bit。
前言 音频是移动端很重要的能力,像直播类、在线教育类、唱歌类、短视频类等APP,都离不开音频功能。 具备音频相关知识与能力,对未来的职业发展有很大优势。 本文主要围绕音频知识的基础——PCM,介绍PCM的原理和相关操作。 声音是模拟的连续信号,而计算机只能离散的存储。为了使得计算机具备音频的能力,必须支持连续音频信号的离散化描述,而PCM具备这个能力。 正文 PCM脉冲编码调制(Pulse Code Modulation) 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
在前面的连载系列中,我们分别用FFmpeg的软解和硬解两种方式解码了本地mp4文件的视频流并使用OpenGL渲染上屏
在从事音视频的音频开发中,难免会遇到一些问题,比如声音异常,回音等问题,这时候有比较牢固的概念基础会对分析这些问题很有帮助。本篇就介绍下音频相关的概念
AudioContext 属于 Web Audio 中的一个 API,创建音频你可以使用
2023-03-17:使用Go语言和FFmpeg库实现音频重采样解码,并将其保存为PCM格式的文件。
下图引用自“雷霄骅,视音频编解码技术零基础学习方法”,因原图太小,看不太清楚,故重新制作了一张图片。
记得从 2016 年起我开始从事音视频 SDK 开发,当时音频技术处于零基础阶段。现在 Android 和 iOS SDK 已迭代至 v3.x 版本。在期间得到很多乐于分享的开发者帮助,如果没有他们分享的精神,我无法完成这么复杂的工作。现在,我也愿意把自己在音视频领域积累的开发经验分享出来,让相关开发者能够得到一点启发和帮助。
对超过4,238种不同Android手机型号/版本进行了音频延迟测试,数据表明Android在音频延迟问题上得到了很大改进,但随着当前媒体技术的发展,Android的这些优化还远远不够。迄今为止,Android N在音频延迟方面有任何改进,音频的延迟问题仍然制约着Android音频应用的发展。
FFmpeg解码得到的音频帧的格式未必能被SDL支持,在这种情况下,需要进行音频重采样,即将音频帧格式转换为SDL支持的音频格式,否则是无法正常播放的。 音频重采样涉及两个步骤: 1) 打开音频设备时进行的准备工作:确定SDL支持的音频格式,作为后期音频重采样的目标格式 2) 音频播放线程中,取出音频帧后,若有需要(音频帧格式与SDL支持音频格式不匹配)则进行重采样,否则直接输出
现在抖音快手各种短视频也算是深入人心了,短视频剪辑中有一个非常重要的功能,就是音视频合成,选择一段视频和一段音频,然后将它们合成一个新的视频,新生成的视频中会有两个音频的混音。 下面我们来拆分一下音视频合成的做法:
上篇文章介绍了VideoEditor开发中需要用到的三方库,本文我们继续回到相机录制的主题上。相机录制的过程除了采集画面,还有采集音频数据的过程,我们今天就主要介绍一下声音采集的过程以及采集的声音是怎么处理的。
通常我们通过 AVCaptureSession 相关的 API 来进行音视频的采集,其中主要组件分为 Input、Output、Session 几个部分:
比如,对一个视频做 2 倍速播放,假设原来各视频帧的 pts 依次是 0, 30, 60, 90 ...,倍速处理及将它们除以 2 变成 0, 15, 30, 45 ...。这样处理后,视频的帧率和总时长相应的也发生了变化,帧率变为原来的 2 倍,总时长变为原来的 1/2。
2023-04-30:用go语言重写ffmpeg的resampling_audio.c示例,它实现了音频重采样的功能。
librosa是一个音频和音乐处理的Python包,我用它来做音频的特征提取。但是在使用时,发现librosa.load将音乐文件转化为时间序列的过程中,速度实在难以忍受,cpu跑的非常高,程序好像假死的状态。 查阅官方文档发现,默认情况下,librosa会使用scipy.signal进行音频信号的重采样,这在实际使用时是很慢的。如果要获得很高的性能,官方建议安装libsamplerate和其相应的python模块scikits.samplerate。 这就是说,在Windows下进行安装的话,要先编译libsamplerate得到相应的lib和dll文件,再安装python的接口模块。 我试着在linux下进行安装,过程是很流畅的,因为使用apt-get可以方便安装libsamplerate,pip进行scikits.samplerate安装的时候,系统可以直接找到libsamplerate编译好的lib文件。
如果特定情况下需要,我也可以上matlab,python,delphi,c#,c++等等。
上一篇我们了解了FFmpeg解码流程、关键函数和结构体,实现了视频解码器。这篇我们来实现下音频的解码器。解码流程和视频的基本一致。FFmpeg解码的音频裸数据是PCM格式,android上播放PCM音频数据可以通过AudioTrack和OpenSL ES来实现。
最近正在整理VideoEditor中相机处理相关的功能,接下来会讲到视频录制、声音采集相关的模块,需要用到音视频编码,在此之前,需要先将VideoEditor中涉及到的三方库拎出来讲一讲,如果不把VideoEditor所使用的的三方库先讲一下,后面的一系列文章大家可能会云里雾里的。先说明一下,我的文章不会罗列代码,我觉得没有用,因为对于想看你文章的人来说,最想知道的是思想,你在解决这个问题的时候是怎么想的?有什么心得体会?有什么难点?你能给别人传递不一样的思想就能证明这篇文章的价值。以后的文章都会遵循这样的原则。
在当今的主流采集卡上,采样频率一般共分为22.05KHz、44.1KHz、48KHz三个等级,
<<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.
同学们在学习视频课小白系统入门这门课的过程中,经常遇到一些问题,这里总结一些最常见的问题,供大家参考:
📷 『音视频技术开发周刊』由LiveVideoStack团队出品,专注在音视频技术领域,纵览相关技术领域的干货和新闻投稿,每周一期。 策划 / LiveVideoStack 架构 Hulu 视频QoS优化策略 QoS直接关系到用户体验,如何提升QoS就成为视频平台技术实力的体现。本文来自Hulu全球高级研发经理、视频编解码与传输领域资深专家傅徳良在LiveVideoStackCon 2017上的分享。尽管Hulu提供服务的网络环境与国内大相径庭,但其相关QoS保障策略依然值得借鉴。 微博短视频服务优化实
通俗的讲,重采样就是改变音频的采样率、sample format(采样格式)、声道数(channel)等参数,使之按照我们期望的参数输出。
2 . 效果展示 : 使用的是湖南卫视的直播源 rtmp://58.200.131.2:1935/livetv/hunantv
在音频重采样时,用到的核心结构是SwrContext,我们可以通过swr_alloc()获取swr_ctx实例,然后通过av_opt_set_int()函数和av_opt_set_sample_fmt()函数来设置音频重采样的参数,最后通过swr_init()函数初始化SwrContext实例即可。下面给出代码:
FFmpeg 开发(02):FFmpeg + ANativeWindow 实现视频解码播放
本文将利用 FFmpeg 对一个 Mp4 文件的音频流进行解码,然后使用 libswresample 将解码后的 PCM 音频数据转换为目标格式的数据,最后利用 OpenSLES 进行播放。
使用OpenGL ES的许多方面都是平台无关的,但在iOS上使用OpenGL ES的一些细节需要特别注意。 尤其是,使用OpenGL ES的iOS应用程序必须正确处理多任务,否则在转到后台时可能会被终止。 在为iOS设备开发OpenGL ES内容时,您还应该考虑显示分辨率和其他设备功能。
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 近期有点强迫症,纯c
2014年10月,Alexa一款名为 Echo 的智能音箱出现,智能音箱行业开始火爆并受到极大关注。2015年年底,全球智能音箱销量达到250万台。
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是回声消除器
SkeyeLive是OpenSKEYE开源流媒体团队开发的一款功能丰富的开源PC端流媒体推流拉流直播软件项目,目前支持Windows、Android版本,后续将支持ios版本,其中Windows版本的SkeyeLive支持多种源接入,包括Windows摄像头、麦克风、扬声器、RTSP摄像机、屏幕桌面等,采集后经过264、265软硬件编码、推送到内置SkeyeLive流媒体服务进行转发;
WebRTC目前视频编解码支持VP8/VP9/H264, 音频默认支持OPUS。
ffplay 命令的 -af 参数用于 设置 音频滤镜 ( Audio Filter ) , 用于 对 音频流 应用 各种 处理 和 转换 效果 ;
大家好,我是小涂,今天继续给大家分享ffplay播放器里面的源码解读,今天原本想和大家一起解读一下下面这个三个线程函数:
真正决定未来竞争的关键,是在功能满足用户需求的前提下,提高直播软件的各项质量指标,对流畅度、清晰度、音质、稳定性和流量消耗等进行专项测试,从而音视频通话质量。
FFmpeg不仅提供了ffmpeg、ffplay和ffprobe三个可执行程序,还提供了八个工具库,使得开发者能够调用库里面的函数,从而实现更精准的定制化开发需求。这八个库的名字是avcodec、avdevice、avfilter、avformat、avutil、postproc、swresample、swscale,下面分别对这些库展开介绍。
首先是FL Studio(以下简称FL)的逻辑和其它宿主软件都不太一样,FL的逻辑就与众不同。FL的逻辑也可以分为三部分:通道机架、混音台和播放列表。在Live里每个发送轨都可以插入一个乐器以及若干个效果器。你有200个发送轨,你就可以插入200个乐器,和200*n个效果器。但是FL不是这样。在FL里,通道机架挂载乐器,乐器需要在通道机架上链接至混音台,才能在混音台上挂载效果器,否则该乐器将直接被发送到混音台的Master轨道,也就是主轨。这样一看好像也没问题,但是当工程大起来的时候,FL的短板就会明显起来。首先是FL的混音轨道只有125个,一旦需要添加效果器的乐器/采样增多,混音轨道就很可能不够用。其次FL中每个混音轨道只有10个插槽,也就是说,在不借助第三方效果器链插件的情况下,只能放置至多10个效果器,这对于一些需要探索极限搞音色设计的用户来说是难以接受的(例如Skybreak喜欢一个音色砸10个Disperser上去233)。
继续再上一篇博客 【Android 高性能音频】OboeTest 音频性能测试应用 ( 应用简介 | 测试内容 | 输出测试 | Oboe 缓冲区 与 工作负载修改 | 测试案例 ) 的基础上 , 使用 OboeTester 测试音频性能 ; 上一篇博客讲解了 OboeTester 简介 ,
HQPlayer 4 Pro for mac是一款高品质mac无损播放器,HQPlayer具有Delta-Sigma调制器、支持专业的ASIO驱动程序、64/80位浮点处理、用于均衡的可选择的卷积算法、卷积引擎的可选高频扩展、播放立体声、绕过操作系统软件混频器和采样率转换等特征,它绕过了系统默认的音频输出方式,独占声卡。
GLKit框架提供了View和ViewController类,它们消除了OpenGL ES内容绘制和动画制作所需的设置和代码维护。 GLKView类管理OpenGL ES基础结构并为绘图代码提供位置,而GLKViewController类则为GLKit视图中的OpenGL ES内容的平滑动画提供渲染循环。 这些类扩展了用于绘制视图内容和管理视图表示的标准UIKit设计模式。 因此,您可以将精力主要放在您的OpenGL ES渲染代码上,并让您的应用程序快速启动并运行。 GLKit框架还提供了其他功能来简化OpenGL ES 2.0和3.0的开发。
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