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FFmpeg之重采样demo解析！

5、⾳频帧的数据量计算： ⼀帧⾳频的数据量（字节）=channel数 * nb_samples样本数 * 每个样本占⽤的字节数 如果该⾳频帧是FLTP格式的PCM数据，包含1024个样本，双声道，那么该...传递的输出的数组 int out_count, //输出的样本数量，不是字节数。单通道的样本数量。...const uint8_t **in , //输⼊的数组，AVFrame解码出来的DATA int in_count // 输⼊的单通道的样本数量。...转换本身通过重复调⽤swr_convert（）来完成。请注意，如果提供的输出空间不⾜或采样率转换完成 后，样本可能会在swr中缓冲，这需要“未来”样本。...可以随时通过使⽤swr_convert（）（in_count可以 设置为0）来检索不需要将来输⼊的样本。

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高盛CEO:没有足够背景的孩子如何逆袭

我的全部建议都是来自我自己的经历。而我的经历，从很多方面来看，和你们当中的很多并没有什么不同。 在我成长的环境中，大学更多是一个美好愿望而不是理所当然的事情。...我见证我父母大半生的奋斗，每天仅为了维持生计而努力工作，有时甚至会打消任何他们对我的期望和梦想。他们都没有上过大学，我唯一的兄长也没有读过大学。 我的父亲在邮局整理邮件。...你必须克服障碍，扛住压力，打消自我怀疑，你能做到这些都是因为你有足够的野心。 贝兰克梵第一次面试高盛就被拒绝了，并没有因为她是哈佛学生而受到优待。...虽然在我人生中，我第一次在财务上获得了保障，但是我知道我对我自己做的那些事情并没有足够激情。而且，因为我并不爱的工作，我将永不可能从中得到满足，或者是真的擅长这份工作。...如果你对自己的工作没有激情，或者是没有动力为你的孩子打造比你自己更好人生，那么你就不会有那些让你持续前进的东西。 ? 几点建议 所以，我想给你们一些更加具体的建议，希望能够保持你们继续前进。

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    人类没有足够的高质量语料给AI学了，2026年就用尽，网友：大型人类文本生成项目启动！

    我们需要更好的模型，而不是更多的数据。 还有网友调侃，都这样了不如让AI吃自己吐的东西： 可以把AI自己生成的文本当成低质量数据喂给AI。 让我们来看看，人类剩余的数据还有多少？...再看看图像数据，这里论文没有区分图像质量。 目前最大的图像数据集拥有3×10^9张图片。 据统计，目前图片总量约有8.11×10^12~2.3×10^13张，比最大的图像数据集大出3~4个数量级。...值得注意的是，论文统计的不都是标注数据，考虑到无监督学习比较火热，把未标注数据也算进去了。 以文本数据为例，大部分数据会从社交平台、博客和论坛生成。...例如，这是根据历史人口数据和互联网用户数量，估计得到的未来人口和互联网用户增长趋势： 再结合用户生成的平均数据量，就能计算出生成数据的速率。...论文认为，如果数据增长率没有大幅提高、或是出现新的数据来源，无论是靠高质量数据训练的图像还是文本大模型，都可能在某个阶段迎来瓶颈期。

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    文章生成海报没有图片的问题

    因为我图片一般都是在文章中上传存在本地服务器，但是文章中的图片引用我都是存在oss并且用腾讯的cdn静态加速了，就出现的了文章生成海报没有图片的问题，原因就是跨域导致的，什么是跨域呢？...我之前记得腾讯cdn可以在 HTTP header 设置跨域问题，现在改名为 Response Header ，操作一样，但是我设置完还是不行，自己问了问亲爱的老家伙 @叶开桑 ，原来要刷新预热，淘汰cdn...节点上的旧文件，重新获取文件的新版本，这样就可以了，简单记录一下。...图文记录 在生成海报的地方看调试台，发现问题。...false});}); 去腾讯CDN控制台设置，参数选择“Access-Control-Allow-Origin”取值可以设置“”,代表所有，就是对外开放，其他人也可以使用，如果不想别人使用那么就设置固定的域名

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    SemanticAdv：基于语义属性的对抗样本生成方法

    受到以上发现的启发，研究人员提出了一种新颖的对抗样本生成方法——SemanticAdv。该方法基于带有属性条件的图像编辑模型，通过在源图像和目标图像的特征图中进行插值，来生成带有语义含义的对抗样本。...对抗样本生成 假设待攻击的模型原来可以正确预测给定的普通样本，对抗样本则希望使模型预测出指定的结果（与普通样本的预测结果不同），而在人类眼中，普通样本和对抗样本仍应得到一致的预测。...每张原始图片生成 17 张对抗样本图片。 结果 在图 3 中，作者列出了所选取的 17 个不同的语义属性相对的人脸生成图片以及受语义属性攻击的图片。...通过对不同属性的语义编辑生成对抗样本。 ? 图 4. 不同属性语义编辑后生成的对抗样本攻击成功率，图中淡蓝色部分 FPR 为千分之一，深蓝色部分 FPR 为万分之一。...不同方法生成的对抗样本及对应的扰动图。 ? 图 6. 不同方法生成的对抗样本在各种防御方法下的攻击成功率比较。 ? 表 2. 不同方法生成的对抗样本在现实中的人脸验证 API 的攻击成功率比较。

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    使用 CLIP 对没有标记的图像进行零样本无监督分类

    有趣的是，以这种方式学习的特征被证明与通过 ImageNet 上的预训练获得的特征相匹配，从而证明图像说明提供了关于每个图像的足够信息来学习判别表示。...上面的研究为未来的发现铺平了道路，尽管之前没有任何方法能够在大规模数据集上实现令人印象深刻的零样本性能，但这些基础性工作提供了非常有用的经验教训。...因此，正确选择训练目标会对模型的效率和性能产生巨大影响。 如何在没有训练样本的情况下对图像进行分类？ CLIP 执行分类的能力最初似乎是个谜。...特别是通过利用未见类的文本描述（例如，类名），可以通过将文本和图像通过各自的编码器并比较生成的嵌入来评估每个候选类；例如下面的图例： 将该过程总结如下，零样本分类实际上包括以下步骤： 计算图像特征嵌入...当 (i) 提示用于生成类嵌入和 (ii) 零样本分类器的集合用于预测时，CLIP 实现了改进的性能 然而这种方法仍然存在根本性的限制，并且必须解决这些限制才能提高零样本学习能力。

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    FFmpeg + Android AudioRecorder 音频录制编码

    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。...提前预告下，在该系列的下一篇文章将介绍 FFmpeg 同时对 Android Camera 采集的预览帧和 AudioRecorder 采集的音频数据进行编码，生成一个 mp4 文件。 ?...，而不是 2 个声道总的样本数，比如采集一坨 4096 字节的双声道 AV_SAMPLE_FMT_S16 数据，那么它每个通道的样本数量是 4096 / 2（双声道） / 2（16 bits） = 1024...另外 AVFrame 中的 nb_samples 表示的也是每个声道的样本数量。...swr_convert 的使用： // audioFrame->data 表示双声道 AV_SAMPLE_FMT_S16 数据 int result = swr_convert(recorder->m_swrCtx

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    FFmpeg + Android AudioRecorder 音频录制编码

    [FFmpeg + Android AudioRecorder 音频录制编码] 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...提前预告下，在该系列的下一篇文章将介绍 FFmpeg 同时对 Android Camera 采集的预览帧和 AudioRecorder 采集的音频数据进行编码，生成一个 mp4 文件。...，而不是 2 个声道总的样本数，比如采集一坨 4096 字节的双声道 AV_SAMPLE_FMT_S16 数据，那么它每个通道的样本数量是 4096 / 2（双声道） / 2（16 bits） = 1024...另外 AVFrame 中的 nb_samples 表示的也是每个声道的样本数量。...swr_convert 的使用： // audioFrame->data 表示双声道 AV_SAMPLE_FMT_S16 数据 int result = swr_convert(recorder->m_swrCtx

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    基于AI的数据增广：生成数据作为训练样本

    本研究深入探讨了生成图像的影响，主要比较了使用外部数据（即生成 vs. 网络检索 vs. 原始）的范式。...3）新的基线：将生成数据与从同一外部数据池中检索的数据进行比较，有助于阐明生成数据的独特特点。...详尽的基准和分析聚焦于生成数据在视觉识别中的潜力，同时确定未来研究中的关键挑战。...数据增强技术通过人工增加训练样本的数量来解决这个问题，但这些技术通常产生有限结果。 为解决这个问题，越来越多的研究提出使用深度生成模型生成更真实和多样化的数据，以符合数据的真实分布。...2.0 深度学习算法实战》 附下载 |《计算机视觉中的数学方法》分享 《基于深度学习的表面缺陷检测方法综述》 《零样本图像分类综述: 十年进展》 《基于深度神经网络的少样本学习综述》

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    硬盘分区显示磁盘上没有足够的空间完成此操作_您选择的分区可用空间不足

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在新的预装windows 7的品牌机上，工作人员一般将磁盘分为C、D两个分区。...但往往造成C盘有很大一部分的空间没办法分出来，而分出来的部分空间又不能和后面的磁盘合并，甚至出现无法新建简单卷的操作，即点击格式化按钮后，弹出”磁盘上没有足够的空间完成此操作”的对话框。...这个问题也可能出现在Vista或者XP上，现解决方法如下： 1.Windows键+R，打开运行对话框，键入：diskpart 进入Windows 自带的磁盘管理程序进入DOS窗口：DISKPART...这个最关键了，按回车后去Windows那个分区管理界面会看到原来的绿色、蓝色分会变成棕色 。 5.在Windows那个分区管理界面按你原来的正常操作就可正常分区了。...用此方法转换后的磁盘，再利用系统自带的磁盘管理工具进行扩展卷等操作。特别是在windows7中，磁盘经过此转换后可进行诸如垮盘符合并分区，避免下载第三方的分区软件的麻烦。

    4.2K20

    【Android FFMPEG 开发】FFMPEG 音频重采样 ( 初始化音频重采样上下文 SwrContext | 计算音频延迟 | 计算输出样本个数 | 音频重采样 swr_convert )

    个数据没有处理 那么在下一次处理的时候 , 需要将上次没有处理完的两个数据处理了 ; 如果不处理上次的2个数据 , 那么数据会一直积压 , 如果积压数据过多 , 最终造成很大的延迟 ,...甚至崩溃 因此每次处理的时候 , 都要尝试将上次剩余没有处理的数据加入到本次处理的数据中 如果计算出的 delay 一直等于 0 , 说明没有积压数据 */ int64_t delay..., 采样率 , 采样位数 等信息 , 调用 swr_convert ( ) 函数 , 传入上述参数 , 即可进行音频重采样 ; 2 . swr_convert ( ) 函数原型 : FFMPEG 音频重采样的核心方法...初始值 : 上述调用 swr_convert ( ) 方法 , 进行音频重采样 , 返回值 samples_per_channel_count 是每个通道的样本个数 ; 2 ...., 并不一定都能处理完毕并输出 10 个数据 , 可能处理输出了 8 个数据 还剩余 2 个数据没有处理 那么在下一次处理的时候 , 需要将上次没有处理完的两个数据处理了 ;

    2.5K20

    浅谈深度学习中的对抗样本及其生成方法

    这个带噪声的样本被称作对抗样本（Adversarial Example），而生成对抗样本的方法便属于一类攻击。...进行黑盒和白盒分类之后，攻击还可以继续再分： 有目标的攻击（targeted attack） 无目标的攻击（untargeted attack） 有目标的攻击即攻击者有一个特定的类，希望生成对抗样本，使得模型分类为那个特定的类别...通过梯度的符号来生成对抗样本，核心公式为： ?...分别是干净的样本以及对应的label，这里的label是指one hot向量。 函数 ? 是交叉熵函数（cross-entropy）， ? 则是 ? 对应的对抗样本。 函数 ?...其思路主要是利用一个热力图，也就是方法名字中的Saliency Map来指导对抗样本的生成。给出其核心的公式： ? 这便是热力图的生成方法，其中 ? 表示模型的输出结果，而 ?

    1.8K30

    学界 | 清华大学提出SA-VAE框架，通过单样本少样本学习生成任意风格的汉字

    通过推理一个字体未知的汉字的风格组成，我们的架构展示出了强大的单样本/少样本（one-shot/low-shot）泛化能力。据我们所知，这是首次尝试仅仅通过观察一个或者少数样本生成新字体汉字的工作。...为了解决新风格推理的挑战，也就是说，生成一种在训练阶段没有见过的风格，我们在字体库中收集了很多字体风格，包括打印体和手写体。...大量实验证明，我们的方法可以通过仅读取少量样本就生成中文字体，包括打印体和手写体。据我们所知，据我们所知，这是首次尝试仅仅通过单样本/少样本设置来生成新字体汉字（包括打印体和手写体）的工作。...我们将汉字的域知识以先验知识的形式引入模型中，并提出了一种信息编码方法来指导汉字生成。 我们提出的模型（SA-VAE）可以实现准确的风格推理，并以单样本/少样本的方式生成中文字体。 ?...然后，我们通过识别它们的内容在少量样本的基础上生成中文字体（「生存还是毁灭，这是个问题」），可以看到，用来训练的样本中，每个风格只有四个汉字（「莎士比亚」）。 ?

    1.1K110

    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。

    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。...音频重采样是指将一段音频数据从一个采样率、声道数或样本格式转换为另一种采样率、声道数或样本格式。在实际应用中，不同的设备和系统可能需要不同的音频格式，因此进行音频重采样是非常常见的操作。...这段代码是一个使用 FFmpeg 中的 libswresample 库进行音频重采样的示例程序。大体过程如下：--1. 初始化输入和输出音频参数，包括声道数、采样率、样本格式等。--3....创建 libswresample 的上下文（SwrContext）。--5. 通过 AvOptSetXXX 函数设置输入输出参数。--7....填充源音频数据缓冲区（即生成或从文件中读取音频数据）。----b. 计算重采样后的目标音频数据大小。----c. 申请足够的输出音频数据缓冲区空间。----d.

    23400

    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。

    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。...音频重采样是指将一段音频数据从一个采样率、声道数或样本格式转换为另一种采样率、声道数或样本格式。在实际应用中，不同的设备和系统可能需要不同的音频格式，因此进行音频重采样是非常常见的操作。...这段代码是一个使用 FFmpeg 中的 libswresample 库进行音频重采样的示例程序。大体过程如下： --1. 初始化输入和输出音频参数，包括声道数、采样率、样本格式等。 --3....创建 libswresample 的上下文（SwrContext）。 --5. 通过 AvOptSetXXX 函数设置输入输出参数。 --7....填充源音频数据缓冲区（即生成或从文件中读取音频数据）。 ----b. 计算重采样后的目标音频数据大小。 ----c. 申请足够的输出音频数据缓冲区空间。 ----d.

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    要让 GAN 生成想要的样本，可控生成对抗网络可能会成为你的好帮手

    如何让 GAN 生成带有指定特征的图像？这是一个极有潜力、极有应用前景的问题，然而目前都没有理想的方法。...业界了已经有了一些解决方案，但是这些方案普遍没有办法很好地应用在复杂问题上。除此之外，难以将发生器集中在产生真实的图像和产生有差异的图像的任务上，也一直亟待解决。...尽管这个架构是近几年才提出的，GAN 的大量成果不仅表现于生成真实样本上，还体现于机器翻译和图像超分别率的应用中。 但是，由于样本发生器的输入是随机分布的，在生成真实样本的时候，很难控制 GAN。...每层使用 5*5 的过滤器。鉴别器由四个卷积层和 4 个反卷积层构成。分类器由 4 个卷积层和一个全连接层构成。为了验证方法的效率，并没有使用 dropout 和 max-pooling。...生成的样本见图 2。 ? 像之前讨论的，CGAN 可以通过向发生器输入多个标签生成多标签的样本。图 3 是通过 CelebA 生成的多标签图片。

    2.9K20

    音视频八股文（11）-- ffmpeg 音频重采样

    数 nb_samples样本数 每个样本占⽤的字节数如果该⾳频帧是FLTP格式的PCM数据，包含1024个样本，双声道，那么该⾳频帧包含的⾳频数据量是210244=8192字节。...传递的输出的数组 int out_count, //输出的样本数量，不是字节数。单通道的样本数量。...转换本身通过重复调⽤swr_convert（）来完成。 请注意，如果提供的输出空间不⾜或采样率转换完成后，样本可能会在swr中缓冲，这需要“未来”样本。...可以随时通过使⽤swr_convert（）（in_count可以设置为0）来检索不需要将来输⼊的样本。...在转换结束时，可以通过调⽤具有NULL in和in incount的swr_convert（）来刷新重采样缓冲区。4 go代码见 moonfdd/ffmpeg-go图片

    97220

    学界 | 要让GAN生成想要的样本，可控生成对抗网络可能会成为你的好帮手

    AI 科技评论按：如何让GAN生成带有指定特征的图像？这是一个极有潜力、极有应用前景的问题，然而目前都没有理想的方法。...简介 生成对抗网络（GANs）是最近几年提出的新方法，在其问世之后的短短时间内，生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的结果了。...业界了已经有了一些解决方案，但是这些方案普遍没有办法很好地应用在复杂问题上。除此之外，难以将发生器集中在产生真实的图像和产生有差异的图像的任务上，也一直亟待解决。...尽管这个架构是近几年才提出的，GAN的大量成果不仅表现于生成真实样本上，还体现于机器翻译和图像超分别率的应用中。 但是，由于样本发生器的输入是随机分布的，在生成真实样本的时候，很难控制GAN。...每层使用5*5的过滤器。鉴别器由四个卷积层和4个反卷积层构成。分类器由4个卷积层和一个全连接层构成。为了验证方法的效率，并没有使用dropout和max-pooling。

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