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。
前言 相关文章： 使用VideoToolbox硬编码H.264 使用VideoToolbox硬解码H.264 使用AudioToolbox编码AAC 使用AudioToolbox播放AAC HLS点播实现（H.264和AAC码流） HLS推流的实现（iOS和OS X系统） iOS在线音频流播放 Audio Unit播放PCM文件 Audio Unit录音（播放伴奏+耳返） 前面两篇介绍了Audio Unit播放PCM文件和边录边播，这次引入AudioConvert实现aac/m4a/mp
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：
在音视频开发中，音频也是一个重要功能之一。在音频开发中有两个重要的概念，一个是PCM数据格式，另外一个是AAC数据格式。下面我们会重点介绍！
在上篇文章中，详细介绍了 FFmepg 的播放流程，以及抽象了解码流程框架，整合视频和音频解码流程的共同点，形成了 BaseDecoder 类。通过继承 BaseDecoder 实现了视频解码子类 VideoDeocder，并整合到了 Player 中，实现了视频的播放渲染。
由于项目原因，在小编的测试工作中，经常需要使用各种音频、视频、图片等二进制文件进行测试。因为这些影音数据不同于文本，需要考虑的不只是字符种类和字符编码，还需要考虑文件格式和内部编码的类型，测试时往往需要使用不同格式和编码的数据。而一般情况下，我们所能获取的每条测试数据经常是只有一种格式或编码形式，这时就需要我们对这些数据进行转码。
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。
ChatGPT 是一种基于自然语言处理技术的人工智能对话系统，使用 GPT（Generative Pre-trained Transformer）算法架构进行训练。它可以生成自然语言响应以回答各种问题，并能够在多个领域进行应用，例如客户服务、语言翻译、自动化问答系统等。我们可以将其看成一个加强版的搜索引擎，通过其可以帮助我们快速找到想要的答案。
PCM(Pulse Code Modulation，脉冲编码调制)音频数据是未经压缩的音频采样数据，它是由模拟信号经过采样、量化、编码转换成的标准数字音频数据。
存在问题： 声音是游戏必备的要数，汤姆猫你变声又多少人没玩过？那在底层我们是怎么去做的呢？ 解决方案： 我们就以PCM文件格式来侃侃音频模数话 PCM文件：模拟音频信号经模数转换（A/D变换）直接形成的二进制序列，该文件没有附加的文件头和文件结束标志。Windows的Convert工具可以把PCM音频格式的文件转换成Microsoft的WAV格式的文件。 将音频数字化，其实就是将声音数字化。最常见的方式是透过脉冲编码调制PCM(Pulse Code Modulation)
对于语音识别初学者来说，通过简单案例快速上手，不仅能够快速了解语音识别等实际应用模式，对枯燥无味的学习中提升兴趣值也大有帮助。百度语音提供了语音识别、语音合成和语音唤醒等产品的SDK免费资源，是面向广大开发者永久免费的开放语音技术平台，且简单易用，可以作为学习之余练手的好去处。
在 ffmpeg 命令中 , -aframes 参数用于设置 要输出的 音频帧 帧数 , 通过该参数 设置 一个 指定的 音频帧数 , 输出完 该 指定音频帧数 的 音频帧 之后 , ffmpeg 将会停止处理音频流 , 通过该参数 可以 精确控制音频输出长度 ;
（本文基本逻辑：音画原始数据分析工具介绍 → 编码数据分析工具介绍 → 封装格式分析工具介绍）
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于语音识别，是如何做到的，Java又是如何识别语音的？如何转换语音？
“ 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
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。
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~~(●—●)
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
今天看到一篇“一个视频自动加字幕的小工具，如何做到月入2W”的博文（突字幕，有兴趣的同学可以度娘，作者的动手能力确实很强！），考虑实现这个小工具就能做到这个收入，还是挺让人羡慕的！在当前人工智能、机器学习的热度不减的当下，依托成熟三方服务或者开源实现，实现一个类似的应用理论上是不难的，而核心的技术难点也显而易见，主要在语音识别，以及机器翻译的准确性上，考虑到商用，所以感觉最大可能是使用了三方成熟的API！
今天主要还是分享ffmpeg命令的一些操作：提前像素格式和PCM数据、如何利用ffmpeg进行命令转封装。
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。
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
耳朵 = 倾听 = 麦克风 = 语音识别 ASR：Automatic Speech Recognition
如何分析tinyplay 播放音频和tinymix的过程？需要相应的工具来支持追查； 一、分析tinyplay和tinymix： 1.1 利用strace工具： strace -o tinyplay.log tinyplay 1.wav strace -o tinymixer.log tinymixer "SEC_MI2S_RX Audio Mixer MultiMedia1" 1 利用strace工具获取APP的log，从应用层往下看； 1.2 分析alsa-utils源码： tiny工具源码在andr
经过上文音频知识一的数模转换介绍，我们了解，模拟信号转换为数字信号就称为数模转换，需要进行的步骤：采样，量化，编码。其中编码部分音频裸就是pcm数据，而编码时如果通过不同的算法，就被保存为不同的格式，比如wav，mp3等等。
参考 【Android FFMPEG 开发】Android 中执行 FFMPEG 指令 博客 ;
本篇开始讲解在Android平台上进行的音频编辑开发，首先需要对音频相关概念有基础的认识。所以本篇要讲解以下内容：
PCM是英文Pulse-code modulation的缩写，中文译名是脉冲编码调制。我们知道在现实生活中，人耳听到的声音是模拟信号，PCM就是要把声音从模拟转换成数字信号的一种技术，他的原理简单地说就是利用一个固定的频率对模拟信号进行采样，采样后的信号在波形上看就像一串连续的幅值不一的脉冲，把这些脉冲的幅值按一定的精度进行量化，这些量化后的数值被连续地输出、传输、处理或记录到存储介质中，所有这些组成了数字音频的产生过程。
上图红框内为编译选项，编译选项支持编解码的格式、封装的格式及网络协议等等第三方包。其中比较常用的：
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。
在前面的文章中已经能够利用 SDL 去播放 YUV 视频文件了，接下来要通过 SDL 去播放 PCM 音频文件。
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。
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。
# include <stdio.h> # include <unistd.h> # include <sys/stat.h> # include <sys/mman.h> # include "mad.h" #include<sys/types.h> #include<sys/stat.h> #include<fcntl.h> #include<stdlib.h> /* * This is perhaps the simplest example use of the MAD high-level API. * Standard input is mapped into memory via mmap(), then the high-level API * is invoked with three callbacks: input, output, and error. The output * callback converts MAD's high-resolution PCM samples to 16 bits, then * writes them to standard output in little-endian, stereo-interleaved * format. */ #define printf static Get_file_length(char *PATH); static int decode(unsigned char const *, unsigned long); int main(int argc, char *argv[]) { printf("The main is start!\n"); struct stat stat; void *fdm; int fd; //char buffer1[80000]; printf("###The input file is %s ! the arc=%d###\n",argv[1],argc); if (argc == 1) { printf("The argc is wrong!\n"); return 1; } #if 0 if (fstat(STDIN_FILENO, &stat) == -1 || stat.st_size == 0) return 2; #endif fd =open(argv[1],O_RDWR); if(-1==fd) { printf("sorry,The file open is faild!\n"); } else { printf("The file open is sucessed!\n"); } //read(fd,buffer1,sizeof(buffer1)); //printf("%s", buffer1); stat.st_size = Get_file_length(argv[1]); printf("The file size is %d\n",stat.st_size ); printf("The Map is begin!\n"); fdm = mmap(0, stat.st_size, PROT_READ, MAP_SHARED, fd, 0); if (fdm == MAP_FAILED) { printf("mmap is failed\n"); return 3; } decode(fdm, stat.st_size); if (munmap(fdm, stat.st_size) == -1) return 4; return 0; } /* * This is a private message structure. A generic pointer to this structure * is passed to each of the callback functions. Put here any data you need * to access from within the callbacks. */ struct buffer { unsigned char const *start; unsigned long length; }; /* * This is the input callback. The purpose of this callback is to
iOS/Android 客户端开发同学如果想要开始学习音视频开发，最丝滑的方式是对音视频基础概念知识有一定了解后，再借助本地平台的音视频能力上手去实践音视频的采集 → 编码 → 封装 → 解封装 → 解码 → 渲染过程，并借助音视频工具来分析和理解对应的音视频数据。
在进行语音识别模型的训练和测试语料收集的过程中，我们需要对收集到的语料进行归一化处理。
自然界中的声音非常复杂，波形极其复杂，通常我们采用的是脉冲代码调制编码，即PCM编码。PCM通过抽样、量化、编码三个步骤将连续变化的模拟信号转换为数字编码。
音视频处理在现代多媒体应用中起着重要的作用。C++是一种强大且广泛使用的编程语言，提供了许多用于处理音频和视频数据的库和工具。本文将介绍C++中常用的音频和视频编码解码技术，以及相关的库和工具。
语音识别技术，也被称为自动语音识别，目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。
经过了多年的研发探索，TSINGSEE青犀视频团队开发了三种不同的视频流媒体服务器软件EasyNVR，EasyGBS，EasyDSS，三个平台都可以进行网页无插件直播，有很好的的稳定性和可靠性，同时我们也有自己的网页播放器EasyPlayer.js，能够很好地集成在页面内。
如果是在其他发行版linux系统上或者需要在嵌入式linux系统上使用alsa-lib库，可以下载alsa-lib源码包，自行编译。
最近不少朋友需要在项目中对接百度语音识别的REST API接口，在读了我之前写的【Recorder.js+百度语音识别】全栈方案技术细节一文后仍然对Web音频采集和处理的部分比较困惑，本文仅针对音频流处理的部分进行解释，全栈实现方案的技术要点，可以参见上面的博文，本篇不再赘述。
混频即两个不同频率之间的混合，得到第三个频率。数字混频器的设计也是FPGA数字信号处理中基础入门的设计之一，混频便是两个信号相乘得它们的和频率和差频率。数字混频在通信的调制、解调、DUC（数字上变频）、DDC（数字下变频）等系统中广泛应用。通常把其中一个信号称为本振信号（local oscillator），另一个信号称为混频器的输入信号。
转载: http://msching.github.io/blog/2014/07/07/audio-in-ios/
先来认识一下头文件 AudioConverter.h: 音频转换接口。定义用于创建和使用音频转换器的接口 AudioFile.h: 定义一个用于读取和写入文件中的音频数据的接口。 AudioFileStream.h: 定义了一个用于解析音频文件流的接口。 AudioFormat.h: 定义用于分配和读取音频文件中的音频格式元数据的接口。 AudioQueue.h: 定义播放和录制音频的接口。 AudioServices.h: 定义三个接口。系统健全的服务让你播放简短的声音和警报。音频硬件服务提供了一个轻量级的接口，用于与音频硬件交互。音频会议服务，让iPhone和iPod触摸应用管理音频会议。 AudioToolbox.h: 顶层包括音频工具箱框架的文件。 AuGraph.h：定义用于创建和使用音频处理图形界面。 ExtendedAudioFile.h: 定义用于将音频数据从文件直接转化为线性PCM接口，反之亦然。
本文目的：使用 AudioRecord 和 AudioTrack 完成音频PCM数据的采集和播放，并读写音频wav文件
2.将下载得到的包中的执行文件ffmpeg.exe、ffplay.exe和ffprobe.exe拷贝到C:\Windows目录下。这样，在命令行窗口中便可以直接访问这些可执行文件。
大家好，本文是 iOS/Android 音视频开发专题 的第七篇，该专题中 AVPlayer 项目代码将在 Github 进行托管，你可在微信公众号（GeekDev）后台回复 资料 获取项目地址。
整理 MPP sample 使用说明文档的目的是：使 MPP sample 更好用。
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