项目基于BCM6755平台为基础,通过一系列的语音算法完成实现语音交互场景。这次遇到的问题主要是AEC效果差,如上图所示,设备播放音乐的场景,会出现唤醒困难的想象。实际的抓取录音数据发现录音和回采之间的数据延迟高达100ms,远远超过算法要求<30ms的要求。接下来需要定位延迟的问题。
此项目只不过是之前大三刚学python就想做点好玩的项目试试看(因此技术含量不高),后来这个成为毕业设计的一部分,长期看博客上访问量也不错,就发布出来,希望有想入门python 的朋友可以参考写来玩玩,用项目练技术,用成果获取编码的乐趣。
音频信号是一种连续变化的模拟信号,但计算机只能处理和记录二进制的数字信号,由自然音源得到的音频信号必须经过一定的变换,成为数字音频信号之后,才能送到计算机中作进一步的处理。
本文实例讲述了Android编程检测手机录音权限是否打开的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
Allwinner 硬件平台R6, R7s, R11, R16, R18, R30, R58, R328, R332, R333, R311, MR133, T7, R329, MR813, R818, R818B, R528, H133, V853, F133。
三.交叉编译alsa-lib和alsa-utils (alsa-utils是一系列的音频设备控制工具,而alsa-lib是alsa-utils依赖的库,所以先将alsa-lib编译好)
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。
问题背景 有客户希望把现有的PCM数据编码成AMR,或者希望把录音得到的PCM数据经过处理后再进行音频编码。
这篇文章将会按照一般的需求开发流程,从需求、分析、开发,到总结,来给大家讲解一种“在 Android 设备上,播放视频的同时,获取实时音频流”的有效方案。
ALSA由许多声卡的声卡驱动程序组成,同时它也提供一个称为libasound的API库。
今天我们来分享一个开源的音频采集代码,现在大部分音频采集都是通过ALSA框架去采集,如果大家把ALSA采集代码学懂,那么大部分的音频采集都可以搞定。这个代码是用ALSA进行音频PCM的采集并保存到本地文件。
虽然都是linux,芯片也是基于同样的架构,同样的指令集,但是考虑到芯片的实现毕竟是不同的,于是所有涉及到硬件交互的软件部分,也会有所差异,最终会导致了有些应用层面的接口,不能按照普通linux的通常用法去使用。
要求 根据现有音频框架实现一个录音程序,要求:PCM格式, 采样率16K, S16LE, 单通道 使用ffmpeg 将录音音频转换为采样率为48K wav格式的文件 使用ffmpeg 将录音音频转换为MP3格式的文件 使用Audacity查看你的录音频谱 使用sndpeek分析你的音频数据,并写出心得 平台 Linux-3.4.2 arm-linux-gcc-4.3.2 精简版yaffs文件系统 JZ2440开发板(S3C2440) ALSA框架 alsa-lib-1.0.27.2 alsa-util
采样就是把模拟信号数字化的过程,不仅仅是音频需要采样,所有的模拟信号都需要通过采样转换为可以用0101来表示的数字信号,示意图如下所示:
本文实例为大家分享了Android实现伴奏录音合成MP3的具体代码,供大家参考,具体内容如下
1 OSS(Open Sound System)是unix平台上一个统一的音频接口。
Android提供了两个API用于录音的实现:MediaRecorder 和AudioRecord。
我们这里实现的是将 《托马斯和他的朋友们第18季》20集MP4视频,最终转换为一个word故事文档:
程序中的录音文件之前直接保存的是 .pcm格式,一直也相安无事,用的挺好。最近有一个webview中需要加载录音文件,出现了不兼容的问题,所以需要把 .pcm格式文件转换为 .wav格式。
将 PCM 音频采样编码成 AAC 格式 , 需要使用 FAAC编码器 , 在上一篇博客 【Android RTMP】音频数据采集编码 ( 音频数据采集编码 | AAC 高级音频编码 | FAAC 编码器 | Ubuntu 交叉编译 FAAC 编码器 ) 中完成了对 FAAC 音频编码器的交叉编译 , 交叉编译结果如下 :
一、对声音的简单认识 1、模拟信号[摘录于此] 模拟信号传输过程中就是利用传感器把各种自然界各种连续的信号转换为几乎一模一样的电信号。 比如说话声音,原本是声带的震动。经过麦克风的采集,将声波信号转换
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录音支持的格式有amr、aac,但这两种音频格式在跨平台上表现并不好。 MP3显然才是跨平台的最佳选择。
它是缓冲区不足或溢出,X代表不足或溢出。在这两种情况下,都表明系统速度不够快,未能及时处理来自ALSA音频缓冲区的数据,因此丢失了一些数据。当我们以非常小的缓冲区大小运行时,声卡应该非常快地处理传入缓冲区的数据,否则就溢出overrun了。有些芯片无法适应较小的缓冲区大小,因此我们必须增加缓冲区长度以减轻声音芯片的工作量。通常,xruns可以听到爆裂声或爆裂声。
实现项目量产过程中,要测试一些外设,比如智能音箱的麦克风测试,测试麦克风的步骤比较复杂,比如验证麦克风的一致性,降噪算法等等,这里只是初步验证下麦克风的好坏,验证麦克风的好坏无非就是录音,然后查看录音文件数据。
零、前言 今天比较简单,先理一下录制和播放的四位大将 再说一下SoundPool的使用和pcm转wav 讲一下C++文件如何在Android中使用,也就是传说中的JNI 最后讲一下变速播放和变调播放 ---- 一、AudioRecord和MediaRecorder,AudioTrack和MediaPlayer 0.到现在接触了四个类: 第一天:AudioRecord(录音)、AudioTrack(音频播放) 第二天:MediaPlayer(媒体播放器--音频部分) 第三天:MediaR
针对音箱日常工作项目开展的前期,需要快速的适配音频子模块,方便项目的声学评估和开展,期间遇到不少的问题,其中有一些细节往往会忽略掉,然而正好是问题的所在。在此背景下,遇到问题一步一步梳理,方便快速的定位出问题所在 。
参考文章: https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/104916277
ALSA(Advanced Linux Sound Architecture)是linux上主流的音频结构,在没有出现ALSA架构之前,一直使用的是OSS(Open Sound System)音频架构。关于OSS的退出以及ALSA的出现,可以看 Linux音频驱动-OSS和ALSA声音系统简介及其比较。
本章主要讲述如何通过Android OpenSL 实现录制 PCM 音频数据。开发流程回顾可以看下笔者前面发布过的文章。
项目简介:运用百度语音进行声音转中文的识别与合成,智能对话使用图灵机器人,录音则,linux端用pythonaudio 模块.树莓派端因为pythonaudio不兼容问题,因此用arecord进行录音.最终代码约150行.代码发布在github上.https://github.com/luyishisi/python_yuyinduihua
小编所在项目中,C1、C1Pro、C1Max录音笔,通过BLE和APP连接,音频文件实时传输到录音助手App端,具备实时录音转写的功能。工欲善其事必先利其器,小编补习了语音识别相关基础知识,对所测试应用的实时转写业务逻辑有了更深的认识。希望对语音测试的小伙伴们也有所帮助~~(●—●)
我们看下Lame官网(https://lame.sourceforge.io/index.php)给的描述
一直在做的一个功能是实现系统内部的SoftWare Loopback, 过程中需要学习ALSA相关的知识,包括驱动 / 应用都需要去了解.而ALSA的官方文档感觉很久没有维护,不怎么好理解,只能边看文档变结合源代码去分析问题.而ALSA这部分从驱动到应用,从原理到实践涉及到的知识比较多,并不是这边文章所能讲述清楚的,只能把最近遇到的问题具体分析. 这样写起来更有目标.
PCM(Pulse Code Modulation—-脉码调制录音)。所谓PCM录音就是将声音等模拟信号变成符号化的脉冲列,再予以记录。PCM信号是由[1]、[0]等符号构成的数字信号,而未经过任何编码和压缩处理。与模拟信号比,它不易受传送系统的杂波及失真的影响。动态范围宽,可得到音质相当好的影响效果。
语音识别技术即Automatic Speech Recognition(简称ASR),是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息,从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。目前语音识别被广泛的应用于客服质检,导航,智能家居等领域。树莓派自问世以来,受众多计算机发烧友和创客的追捧,曾经一“派”难求。别看其外表“娇小”,内“心”却很强大,视频、音频等功能通通皆有,可谓是“麻雀虽小,五脏俱全”。本文采用百度云语音识别API接口,在树莓派上实现低于60s音频的语音识别,也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。 此外,若能够结合snowboy离线语音唤醒引擎可实现离线语音唤醒,实现语音交互。
我们看下Lame官网(lame.sourceforge.io/index.php)给的描述
“ 最近为小程序增加语音识别转文字的功能,坑路不断,特此记录。 ” 微信开发者工具 开发者工具上的录音文件与移动端格式不同,暂时只可在工具上进行播放调试,无法直接播放或者在客户端上播放。 debug的时候发现,工具上录音的路径是http://tmp/xxx.mp3,客户端上录音是wxfile://xxx.mp3。 其实呢,不是格式不同,是映射路径不同。 虽然这里做个兼容也不难,但是每次提示一行文字,很影响美观。 采样率与编码码率限制 每种采样率有对应的编码码率范围有效值,设置不合法的采样率或编码码率会导
本篇介绍下AudioTrack和AudioRecord的使用,通过AudioRecord录音,通过AudioTrack播放录制的音频。
所谓声学回声消除,是为了解决VoIP(网络电话)中这样一个问题:即A与B进行通话,A端有麦克风和扬声器分别用来采集A的声音和播放B的声音,B端有麦克风和扬声器分别用来采集B的声音和播放A的声音,很明显,由于声音传播的特性,A端的麦克风在采集A的声音的同时,也采集到了A端扬声器播放的来自B的声音,也就是A端采集到的声音是一个混合的声音,这个声音通过网络发给B时,B就不仅能听到A的声音,也能听见B前几秒自己的声音,这就是在B端听到了B自己的回声,同理在A端也可以听到A自己的回声,这显然不是我们想要的。
| 导语 透过本文,全面了解 Android 系统音频录制技能,深入理解王者时刻为什么没有把环境音或者人声录制下来 一、音频量化 音频基础的文章很多,想要了解更多,请自行百度。这里重点关注 PCM 和采样率,因为目前遇到的音频问题都跟这两个有关。 接下来看一张经典的音频采样流程图: 以上就是计算机系统中的音频文件的生成过程:采样、量化、编码。 人耳所能听到的声音,最低的频率是 20Hz ~ 20KHZ,因此音频文件格式的最大带宽是 20KHZ。 根据奈奎斯特的理论,只有采样频率高于声音信号最高频率的
首先登陆科大讯飞开发者平台,注册账号,(走你->http://www.xfyun.cn/) 可以根据功能(语音识别,语音播放等),平台(java,window等),来创建属于自己的应用。 应用创建成功后对有一个对应的appid以及sdk(开发工具包); 我们自己开发的话需要sdk里面的四个文件
由于底层识别使用的是pcm,因此推荐直接上传pcm文件。如果上传其它格式,会在服务器端转码成pcm,调用接口的耗时会增加。
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。
项目中需要实现音频智能控制以及根据音乐转换色彩功能,WaveView 完全满足目前需求,完美实现需求,该库还有另外 WaveSurferView 和
概述 昨天想在Ubuntu上用一下HTK工具包来绘制语音信号的频谱图和提取MFCC的结果,但由于前段时间把Ubuntu升级到13.04,系统的声卡驱动是ALSA(Advanced Linux Soun
本次分享主要是将JNI层的声音采集,传输以及播放过程做相应介绍,若是大家有更好的优化建议,欢迎指教。
这篇文章是评论中的网友提出质疑后,经过重写修改与重写测试后编写的,我的调试环境是小米note3,Android7.1的系统。
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