Android提供了两个API用于录音的实现：MediaRecorder 和AudioRecord。
前文利用 FFmpeg 对 Android Camera2 采集的预览帧先进行渲染，然后利用 OpenGL 添加滤镜，最后将渲染结果进行编码生成 mp4 文件。
之前山寨了一个新浪微博（iOS开发之山寨版新浪微博小结），这几天就山寨个微信吧。之前已经把微信的视图结构简单的拖了一下（iOS开发之微信山寨版），今天就开始给微信加上具体的实现功能，那么就先从微信的聊天界面开始吧。提到封装是少不了写代码的，在封装组件的时候，为了组件的可移植性，我们就不能用storyboard来拖拽了。为了屏幕的适配，适应不同屏幕的手机，所以在封装组件的时候是少不了为我们的组件来添加约束。今天博客中的所有代码都是脱离storyboard的，这些代码在别的工程中也是可以使用的。好，废话少说，切
最近在办公室觉得有点吵，然后想测一下噪音，在App Store下载了几款测噪音软件，都大同小异。于是决定自己实现测噪音的原理。 分贝dB 首先要测量噪音，必须知道噪音的大小的参考的单位为分贝（dB），分贝的定义如下： SPL = 20lg[p(e)/p(ref)] p(e)为待测的有效声压，p(ref)为参考声压，一般取2*10E-5帕，这是人耳能分辨的最小声压（1KHz）。 就是说噪音每增加20dB，声压增强了10倍。 iOS测噪音原理 iOS设备测量噪音原理非常简单：调用系统麦克风，根据麦克风输入
这篇文章我们来看下如何用Matlab和Python产生录制音频、播放音频、导入音频文件，并查看音频文件的波形图。
使用tag或者使用分支，通常使用tag，因为tag代表功能的完整性。如果使用分支，随后在分支上继续开发，然后再次update依赖时，可能会出现新开发的内容未验证就被更新了或者不兼容的情况
最近在办公室觉得有点吵，然后忽然想做一个噪音计测试一下噪音，在App Store下载了几款测噪音软件，使用原来都大同小异。于是决定自己实现测噪音的原理。
音调与声音的频率有关系，当声音的频率越大时，人耳所感知到的音调就越高，否则就越低。
旧文中我们利用 OpenGL 给小姐姐实现了瘦身、大长腿、瘦脸大眼、大头小头以及摇头效果，小姐姐颇为满意。
OpenGL 实现可视化实时音频的思路比较清晰，可以利用 Java 层的 API AudioRecorder 采集到未编码的音频裸数据（PCM 数据），也可以利用 OpenSLES 接口在 Native 层采集。
这儿主要就是使用OpenSL 接口创建采集，这儿的调用就会走到lbOpenSLES里面，比如EngineOpenSLES::getInstance().createAudioRecorder对应的实现就是:
机器学习（ML）是AI的一个子集，它侧重于使计算机能够从经验中学习和改进，而无需明确编程。这意味着ML算法可以分析数据、检测模式，并基于该分析进行预测或决策。机器学习的应用包括客户细分、欺诈检测、个性化推荐等等。
OpenSL ES 是一个针对嵌入式系统的开放硬件音频加速库，也可以将其视为一套针对嵌入式平台的音频标准，全称为： Open Sound Library for Embedded Systems ，它提供了一套高性能、 低延迟的音频功能实现方法，并且实现了软硬件音频性能的跨平台部署，大大降低了上层处理音频应用的开发难度。
安装插件 cordova plugin add cordova-plugin-media-capture 移动端方法调取手机录音 audioCapture(){ navigator.device.audiorecorder.recordAudio(this.successCallback, this.errorCallback, 60); }, 成功回调方法： successCallback(data){ this.filename = JSON.parse(data).file_name;
在上一章我们讲到了MediaCodec的工作流程，以及如何利用MediaCodec进行H264编码。这一章的内容同样是MediaCodec，只不过是编码音频为AAC，整个流程大同小异。 上一章我们利用MediaCodec编码视频时，使用了Surface，所以可以不直接操作输入缓冲区队列。但是编码音频的时候，由于无法使用Surface，所以需要直接操作输入缓冲区队列。 这里我们需要通过AudioRecord采集PCM数据，然后把采集到的数据送进编码器进行编码。所以首先我们要初始化一个AudioRecord对象。 要使用录音，需要申请录音权限。
Java 中加载动态库时 , 由于在应用中没有配置对应动态库信息 , 报上述错误 ;
现在网上的录屏软件可谓是五花八门，各有特色，收费免费的都有。可聪明的你，有没有想过用matlab打造一款属于自己的录屏工具呢？是的，没有看错，用matlab打造。网上介绍采用录制屏幕的资料很多，大部分都是录制GIF动画(见：如何用matlab制作演示动画并存储)、录制无声视频等。采用今天介绍的方法将能同时录制声音和屏幕画面并保存。
小编所在的语音SDK项目，提供的是AI服务，录音是基础，识别是品质。录音方式选择，录音参数设置，录音策略的制定（如解决首字吞字问题），录音架构选择，对识别都有着重要影响。
有位大佬说，“这是全网最全的 Android OpenGL ES 教程”，哈哈，对于这种善意的“商业互吹”，当然是欣然接受，这无疑给了我更多的动力和激情来完善这几个系列的文章。
AVAudioEngine录音频时偶发崩溃 报错信息大致如下： 2021-12-15 20:12:38.429028+0800 *[1659:708511] NSURLConnection finished with error – code -1002 “AudioRecorder 创建Audio缓存文件夹成功 /var/mobile/Containers/Data/Application//Library/Caches/Audio” 2021-12-15 20:13:30.762736+0800 ***[1659:708411] [avae] AVAEInternal.h:76 required condition is false: [AVAudioIONodeImpl.mm:1158:SetOutputFormat: (format.sampleRate == hwFormat.sampleRate)] 2021-12-15 20:13:30.764037+0800 ***[1659:708411] *** Terminating app due to uncaught exception ‘com.apple.coreaudio.avfaudio’, reason: ‘required condition is false: format.sampleRate == hwFormat.sampleRate’ *** First throw call stack: (0x1989799d8 0x1accffb54 0x19888850c 0x1a88e2984 0x1a898c998 0x1a8923038 0x1a892945c 0x1a89a4f4c 0x1a899f414 0x10626bad4 0x10626b130 0x10627f8bc 0x10480ecc0 0x10480e8f4 0x10621e100 0x10621b720 0x10621dcf8 0x10480e8a0 0x10480ed20 0x19b1eaf38 0x19ab80184 0x19ab804c8 0x19ab7ee00 0x19ad65350 0x19ad634e0 0x19b2274cc 0x19b202b0c 0x19b285078 0x19b289818 0x19b280afc 0x1988f9bf0 0x1988f9af0 0x1988f8e38 0x1988f33e0 0x1988f2ba0 0x1af65b598 0x19b1e42f4 0x19b1e9874 0x1ac073b54 0x104a54194 0x104a5410c 0x104a5425c 0x1985d1568) libc++abi.dylib: terminating with uncaught exception of type NSException *** Terminating app due to uncaught exception ‘com.apple.coreaudio.avfaudio’, reason: ‘required condition is false: format.sampleRate == hwFormat.sampleRate’ terminating with uncaught exception of type NSException *** Terminating app due to uncaught exception ‘com.apple.coreaudio.avfaudio’, reason: ‘required condition is false: format.sampleRate == hwFormat.sampleRate’ terminating with uncaught exception of type NSException
自微信出现以来取得了很好的成绩，语音对讲的实现更加方便了人与人之间的交流。今天来实践一下微信的语音对讲的录音实现，这个也比较容易实现。在此，我将该按钮封装成为一个控件，并通过策略模式的方式实现录音和界面的解耦合，以方便我们在实际情况中对录音方法的不同需求（例如想要实现wav格式的编码时我们也就不能再使用MediaRecorder，而只能使用AudioRecord进行处理）。
Ipywidgets在Jupyter生态系统中扮演着重要角色，它带来了用户和数据之间的互动。小工具组件是多种的Python对象，通常在Jupyter Notebook或JupyterLab中具有可视化表示：按钮，滑块，文本输入，复选框等。
毕业至今，之前一直从事Android开发的工作，今年5月份开始接触音视频开发相关工作，于是打算写一个音视频相关专栏，让移动端的同学，能通过这个专栏快速掌握音视频相关知识，首先带来第一篇，主要讲讲移动端的音视频技术涉及哪些？
关于AndroidStudio混淆打包 proguard-rules.pro 的配置 最近在搭建一个APP的时候，使用了混淆打包的方式，然后发现死活打包不上。后来求爷爷告奶奶才搞正常了，这里记录一下，其实关键点就是在这个 proguard-rules.pro 文件里面 ，一下是我自己的配置，大家看着，就知道怎么配置了。 # Add project specific ProGuard rules here. # By default, the flags in this file are appende
本文是基于PineAppRtc项目https://github.com/thfhongfeng/PineAppRtc）
1、apktool(资源文件获取) 作用：资源文件获取，可以提取图片文件和布局文件进行使用查看
上一集，有读者吐槽这个系列更新太慢了，其实实现代码一直都有，只能每天花一点时间整理一些，慢慢整理出来。
前文利用 FFmpeg 分别实现了对 Android Camera2 采集的预览帧进行编码生成 mp4 文件，以及对 Android AudioRecorder 采集 PCM 音频进行编码生成 aac 文件。
本文属于Android局域网内的语音对讲项目（https://github.com/yhthu/intercom）系列，《通过UDP广播实现Android局域网Peer Discovering》（http://www.jianshu.com/p/cc62e070a6d2）实现了局域网内的广播及多播通信，本文将重点说明系统架构，音频信号的实时录制、播放及编解码相关技术。 本文主要包含以下内容： 1、AudioRecord、AudioTrack 2、Speex编解码 3、Android语音对讲系统架构 01 A
前面 FFmpeg 系列的文章中，已经实现了 FFmpeg 的编译和集成，基于 FFmpeg 实现音视频的播放、录制，并结合 OpenGL 添加丰富的滤镜等功能，这些 demo 基本上将 FFmpeg 使用涉及到的知识点基本上覆盖了。
PC端基于Web API的语音识别方案可参考《【Recorder.js+百度语音识别】全栈方案技术细节》一文。
本文基于上一篇文章 FFmpeg + OpenSLES 实现音频解码播放 ，利用 FFmpeg 对一个 Mp4 文件的音频流进行解码，然后将解码后的 PCM 音频数据进行重采样。
本文基于上一篇文章 FFmpeg + OpenSLES 实现音频解码播放 ，利用 FFmpeg 对一个 Mp4 文件的音频流进行解码，然后将解码后的 PCM 音频数据进行重采样，最后利用 OpenSLES 进行播放的同时，将 PCM 音频一个通道的数据实时渲染成柱状图。
摘要：MATLAB是十分强大的用于数据分析和处理的工程实用软件,利用其来进行语音信号的分析、处理和可视化十分便捷。文中介绍了在MATLAB环境中如何驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法,并介绍了FFT频谱分析原理及其显示、MATLAB中相关函数的功能、滤波器的设计和使用。在此基础上,对实际采集的一段含噪声语音信号进行了相关分析处理,包括对语音信号的录取和导入,信号时域和频域方面的分析,添加噪声前后的差异对比,滤波分析,语音特效处理。结果表明利用MATLAB处理语音信号十分简单、方便且易于实现。
提要：需求是开发类似微信发语音的功能，没有语音转文字。网上看了一些代码，不能拿来直接用，部分代码逻辑有问题，所以想把自己的代码贴出来，仅供参考。
今天我们学习音频的采集、编码、生成文件、转码等操作，我们生成三种格式的文件格式，pcm、wav、aac 三种格式，并且我们用 AudioStack 来播放音频，最后我们播放这个音频。
Android 仿微信的键盘切换（录音，表情，文字，其他），IM通讯，类似朋友圈只要涉及到文字等相关的app都会要涉及到键盘的处理，今天就给大家分享一下Android 仿微信的键盘切换。
本章介绍如何设置开发环境，以使用 TensorFlow 构建所有 iOS 或 Android 应用，本书其余部分对此进行了讨论。 我们不会详细讨论可用于开发的所有受支持的 TensorFlow 版本，OS 版本，Xcode 和 Android Studio 版本，因为可以在 TensorFlow 网站或通过 Google。 相反，我们将在本章中简要讨论示例工作环境，以便我们能够快速了解可使用该环境构建的所有出色应用。
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