首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

libswresample: swr_convert()没有生成足够的样本

libswresample是FFmpeg中的音频重采样库,用于处理音频样本的格式转换和采样率转换。swr_convert()是libswresample库中的一个函数,用于执行音频样本的转换操作。

当调用swr_convert()函数时,如果没有生成足够的样本,可能是由于以下原因:

  1. 输入样本不足:swr_convert()函数需要足够的输入样本才能执行转换操作。如果输入样本不足,可能会导致无法生成足够的输出样本。解决方法是确保提供足够的输入样本。
  2. 输出缓冲区大小不足:swr_convert()函数需要一个足够大的输出缓冲区来存储转换后的样本。如果输出缓冲区大小不足,可能会导致无法生成足够的输出样本。解决方法是增加输出缓冲区的大小。
  3. 音频参数设置错误:swr_convert()函数需要正确设置输入和输出音频参数,包括采样率、声道数、采样格式等。如果参数设置错误,可能会导致无法生成足够的输出样本。解决方法是确保正确设置音频参数。

总结起来,解决swr_convert()没有生成足够的样本的问题,需要确保提供足够的输入样本、增加输出缓冲区的大小,并正确设置音频参数。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云音视频处理(https://cloud.tencent.com/product/mps)
  • 腾讯云云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)
  • 腾讯云云原生应用引擎(https://cloud.tencent.com/product/tke)
  • 腾讯云数据库(https://cloud.tencent.com/product/cdb)
  • 腾讯云人工智能(https://cloud.tencent.com/product/ai)
  • 腾讯云物联网(https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer)
  • 腾讯云移动开发(https://cloud.tencent.com/product/mobdev)
  • 腾讯云对象存储(https://cloud.tencent.com/product/cos)
  • 腾讯云区块链(https://cloud.tencent.com/product/baas)
  • 腾讯云游戏多媒体引擎(https://cloud.tencent.com/product/gme)
  • 腾讯云视频直播(https://cloud.tencent.com/product/lvb)
  • 腾讯云音视频通信(https://cloud.tencent.com/product/trtc)
  • 腾讯云音视频处理(https://cloud.tencent.com/product/vod)
  • 腾讯云音视频智能分析(https://cloud.tencent.com/product/vca)
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

FFmpeg之重采样demo解析!

5、⾳频帧数据量计算: ⼀帧⾳频数据量(字节)=channel数 * nb_samples样本数 * 每个样本占⽤字节数 如果该⾳频帧是FLTP格式PCM数据,包含1024个样本,双声道,那么该...传递输出数组 int out_count, //输出样本数量,不是字节数。单通道样本数量。...const uint8_t **in , //输⼊数组,AVFrame解码出来DATA int in_count // 输⼊单通道样本数量。...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样本

1.2K10

高盛CEO:没有足够背景孩子如何逆袭

全部建议都是来自我自己经历。而我经历,从很多方面来看,和你们当中很多并没有什么不同。 在我成长环境中,大学更多是一个美好愿望而不是理所当然事情。...我见证我父母大半生奋斗,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期望和梦想。他们都没有上过大学,我唯一兄长也没有读过大学。 我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那些事情并没有足够激情。而且,因为我并不爱工作,我将永不可能从中得到满足,或者是真的擅长这份工作。...如果你对自己工作没有激情,或者是没有动力为你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东西。 ? 几点建议 所以,我想给你们一些更加具体建议,希望能够保持你们继续前进。

28720

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

我们需要更好模型,而不是更多数据。 还有网友调侃,都这样了不如让AI吃自己吐东西: 可以把AI自己生成文本当成低质量数据喂给AI。 让我们来看看,人类剩余数据还有多少?...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,比最大图像数据集大出3~4个数量级。...值得注意是,论文统计不都是标注数据,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,估计得到未来人口和互联网用户增长趋势: 再结合用户生成平均数据量,就能计算出生成数据速率。...论文认为,如果数据增长率没有大幅提高、或是出现新数据来源,无论是靠高质量数据训练图像还是文本大模型,都可能在某个阶段迎来瓶颈期。

30740

文章生成海报没有图片问题

因为我图片一般都是在文章中上传存在本地服务器,但是文章中图片引用我都是存在oss并且用腾讯cdn静态加速了,就出现了文章生成海报没有图片问题,原因就是跨域导致,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,自己问了问亲爱老家伙 @叶开桑 ,原来要刷新预热,淘汰cdn...节点上旧文件,重新获取文件新版本,这样就可以了,简单记录一下。...图文记录 在生成海报地方看调试台,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域名

45830

SemanticAdv:基于语义属性对抗样本生成方法

受到以上发现启发,研究人员提出了一种新颖对抗样本生成方法——SemanticAdv。该方法基于带有属性条件图像编辑模型,通过在源图像和目标图像特征图中进行插值,来生成带有语义含义对抗样本。...对抗样本生成 假设待攻击模型原来可以正确预测给定普通样本,对抗样本则希望使模型预测出指定结果(与普通样本预测结果不同),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 17 个不同语义属性相对的人脸生成图片以及受语义属性攻击图片。...通过对不同属性语义编辑生成对抗样本。 ? 图 4. 不同属性语义编辑后生成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。...不同方法生成对抗样本及对应扰动图。 ? 图 6. 不同方法生成对抗样本在各种防御方法下攻击成功率比较。 ? 表 2. 不同方法生成对抗样本在现实中的人脸验证 API 攻击成功率比较。

84420

使用 CLIP 对没有标记图像进行零样本无监督分类

有趣是,以这种方式学习特征被证明与通过 ImageNet 上预训练获得特征相匹配,从而证明图像说明提供了关于每个图像足够信息来学习判别表示。...上面的研究为未来发现铺平了道路,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样本性能,但这些基础性工作提供了非常有用经验教训。...因此,正确选择训练目标会对模型效率和性能产生巨大影响。 如何在没有训练样本情况下对图像进行分类? CLIP 执行分类能力最初似乎是个谜。...特别是通过利用未见类文本描述(例如,类名),可以通过将文本和图像通过各自编码器并比较生成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) 零样本分类器集合用于预测时,CLIP 实现了改进性能 然而这种方法仍然存在根本性限制,并且必须解决这些限制才能提高零样本学习能力。

1.4K10

FFmpeg + Android AudioRecorder 音频录制编码

前文利用 FFmpeg 对 Android Camera2 采集预览帧先进行渲染,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,在该系列下一篇文章将介绍 FFmpeg 同时对 Android Camera 采集预览帧和 AudioRecorder 采集音频数据进行编码,生成一个 mp4 文件。 ?...,而不是 2 个声道总样本数,比如采集一坨 4096 字节双声道 AV_SAMPLE_FMT_S16 数据,那么它每个通道样本数量是 4096 / 2(双声道) / 2(16 bits) = 1024...另外 AVFrame 中 nb_samples 表示也是每个声道样本数量。...swr_convert 使用: // audioFrame->data 表示双声道 AV_SAMPLE_FMT_S16 数据 int result = swr_convert(recorder->m_swrCtx

1.4K10

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,在该系列下一篇文章将介绍 FFmpeg 同时对 Android Camera 采集预览帧和 AudioRecorder 采集音频数据进行编码,生成一个 mp4 文件。...,而不是 2 个声道总样本数,比如采集一坨 4096 字节双声道 AV_SAMPLE_FMT_S16 数据,那么它每个通道样本数量是 4096 / 2(双声道) / 2(16 bits) = 1024...另外 AVFrame 中 nb_samples 表示也是每个声道样本数量。...swr_convert 使用: // audioFrame->data 表示双声道 AV_SAMPLE_FMT_S16 数据 int result = swr_convert(recorder->m_swrCtx

99430

基于AI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影响,主要比较了使用外部数据(即生成 vs. 网络检索 vs. 原始)范式。...3)新基线:将生成数据与从同一外部数据池中检索数据进行比较,有助于阐明生成数据独特特点。...详尽基准和分析聚焦于生成数据在视觉识别中潜力,同时确定未来研究中关键挑战。...数据增强技术通过人工增加训练样本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,越来越多研究提出使用深度生成模型生成更真实和多样化数据,以符合数据真实分布。...2.0 深度学习算法实战》 附下载 |《计算机视觉中数学方法》分享 《基于深度学习表面缺陷检测方法综述》 《零样本图像分类综述: 十年进展》 《基于深度神经网络样本学习综述》

34610

浅谈深度学习中对抗样本及其生成方法

这个带噪声样本被称作对抗样本(Adversarial Example),而生成对抗样本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类,希望生成对抗样本,使得模型分类为那个特定类别...通过梯度符号来生成对抗样本,核心公式为: ?...分别是干净样本以及对应label,这里label是指one hot向量。 函数 ? 是交叉熵函数(cross-entropy), ? 则是 ? 对应对抗样本。 函数 ?...其思路主要是利用一个热力图,也就是方法名字中Saliency Map来指导对抗样本生成。给出其核心公式: ? 这便是热力图生成方法,其中 ? 表示模型输出结果,而 ?

1.5K30

硬盘分区显示磁盘上没有足够空间完成此操作_您选择分区可用空间不足

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 在新预装windows 7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盘有很大一部分空间没办法分出来,而分出来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操作,即点击格式化按钮后,弹出”磁盘上没有足够空间完成此操作”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正常操作就可正常分区了。...用此方法转换后磁盘,再利用系统自带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,避免下载第三方分区软件麻烦。

2.4K20

2023-04-30:用go语言重写ffmpegresampling_audio.c示例,它实现了音频重采样功能。

2023-04-30:用go语言重写ffmpegresampling_audio.c示例,它实现了音频重采样功能。...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,不同设备和系统可能需要不同音频格式,因此进行音频重采样是非常常见操作。...这段代码是一个使用 FFmpeg 中 libswresample 库进行音频重采样示例程序。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 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. 计算重采样后目标音频数据大小。 ----c. 申请足够输出音频数据缓冲区空间。 ----d.

22950

学界 | 清华大学提出SA-VAE框架,通过单样本样本学习生成任意风格汉字

通过推理一个字体未知汉字风格组成,我们架构展示出了强大样本/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工作。...为了解决新风格推理挑战,也就是说,生成一种在训练阶段没有见过风格,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,我们方法可以通过仅读取少量样本生成中文字体,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)工作。...我们将汉字域知识以先验知识形式引入模型中,并提出了一种信息编码方法来指导汉字生成。 我们提出模型(SA-VAE)可以实现准确风格推理,并以单样本/少样本方式生成中文字体。 ?...然后,我们通过识别它们内容在少量样本基础上生成中文字体(「生存还是毁灭,这是个问题」),可以看到,用来训练样本中,每个风格只有四个汉字(「莎士比亚」)。 ?

1.1K110

【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 那么在下一次处理时候 , 需要将上次没有处理完两个数据处理了 ; 如果不处理上次2个数据 , 那么数据会一直积压 , 如果积压数据过多 , 最终造成很大延迟 ,...甚至崩溃 因此每次处理时候 , 都要尝试将上次剩余没有处理数据加入到本次处理数据中 如果计算出 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 那么在下一次处理时候 , 需要将上次没有处理完两个数据处理了 ;

2.4K20

2023-04-30:用go语言重写ffmpegresampling_audio.c示例,它实现了音频重采样功能。

2023-04-30:用go语言重写ffmpegresampling_audio.c示例,它实现了音频重采样功能。...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,不同设备和系统可能需要不同音频格式,因此进行音频重采样是非常常见操作。...这段代码是一个使用 FFmpeg 中 libswresample 库进行音频重采样示例程序。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 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. 计算重采样后目标音频数据大小。----c. 申请足够输出音频数据缓冲区空间。----d.

21600

要让 GAN 生成想要样本,可控生成对抗网络可能会成为你好帮手

如何让 GAN 生成带有指定特征图像?这是一个极有潜力、极有应用前景问题,然而目前都没有理想方法。...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图像和产生有差异图像任务上,也一直亟待解决。...尽管这个架构是近几年才提出,GAN 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应用中。 但是,由于样本发生器输入是随机分布,在生成真实样本时候,很难控制 GAN。...每层使用 5*5 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。为了验证方法效率,并没有使用 dropout 和 max-pooling。...生成样本见图 2。 ? 像之前讨论,CGAN 可以通过向发生器输入多个标签生成多标签样本。图 3 是通过 CelebA 生成多标签图片。

2.9K20

音视频八股文(11)-- ffmpeg 音频重采样

数 nb_samples样本数 每个样本占⽤字节数如果该⾳频帧是FLTP格式PCM数据,包含1024个样本,双声道,那么该⾳频帧包含⾳频数据量是210244=8192字节。...传递输出数组 int out_count, //输出样本数量,不是字节数。单通道样本数量。...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样本。...在转换结束时,可以通过调⽤具有NULL in和in incountswr_convert()来刷新重采样缓冲区。4 go代码见 moonfdd/ffmpeg-go图片

76520

学界 | 要让GAN生成想要样本,可控生成对抗网络可能会成为你好帮手

AI 科技评论按:如何让GAN生成带有指定特征图像?这是一个极有潜力、极有应用前景问题,然而目前都没有理想方法。...简介 生成对抗网络(GANs)是最近几年提出新方法,在其问世之后短短时间内,生成对抗网络已经在生成真实样本上表现出很多有前途结果了。...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图像和产生有差异图像任务上,也一直亟待解决。...尽管这个架构是近几年才提出,GAN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应用中。 但是,由于样本发生器输入是随机分布,在生成真实样本时候,很难控制GAN。...每层使用5*5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。为了验证方法效率,并没有使用dropout和max-pooling。

1.7K100

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭
    领券