Part 1：先介绍最基本的一些概念：1、何为音频：声音的存储，存储形式以及播放；2、采样频率(rate)：在一段音频上采样的频率，一般常用的为44.1kHz，音频最大的带宽20kHz，人耳能分辨的范围是20Hz~20kHz；3、失真：传输音频数据过程中，由于将波音放大的时候造成数据缺失称之为失真；4、频谱：频率谱密度的简称，是频率的分部曲线；5、双声道：立体声，如果左右两个声道波形一样，可以人为
音频重采样原理 音频应用有时遇到44.1kHz/48KHz/32kHz/16kHz以及8kHz之间互相转换，这一过程称为SRC(sample rate converter)，产品上有用codec芯片硬件实现SRC功能，有用软件实现SRC。 采样率转换的基本思想是抽取和内插，从信号角度看音频重采样就是滤波。滤波函数的窗口大小以及插值函数一旦被确定,其重采样的性能也就确定了。抽取可能引起频谱混叠，而内
Resample重采样算法降采样抽取(decimation)先滤波后抽取升采样插值(interpolation)先插零后滤波采样率转换参考 重采样算法在音频领域，存在着多种采样频率。例如CD产品用的抽样率是 44.1kHz，而数字音频广播用的是 32kHz，通话(通信)方面也存在着从8k到16k的转变。 当两个不同采样频率的信号需要进行混合处理时，需要将两者的采样频率进行统一，统一过程中需要用到
我在前面的文章《音频开源代码中重采样算法的评估与选择 》中说过sinc方法是较好的音频重采样方法，缺点是运算量大。https://ccrma.stanford.edu/~jos/resample/ 给出了sinc方法的原理文档和软件实现。以前是使用这个算法，没太关注原理和实现细节。去年（2020年）由于项目的需要和组内同学把这个算法的原理和软件实现细节搞清楚了。本文先讲讲sinc方法的原理，后面文
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2023-09-16 01:02:02
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一、描述FFmpeg重采样器为libswresample库音频重采样实用程序提供了一个高级接口。 特别地，它允许执行音频重采样，音频通道布局再匹配，以及转换音频格式和打包布局。二、重采样器选项音频重采样器支持以下命名选项。可以通过在FFmpeg工具中指定-option值来设置选项，通过在SwrContext选项中显式设置值或使用libavutil / opt.h API进行编程使用，可以通过在is
#include "gdal_priv.h"
#include "ogrsf_frmts.h"
#include "gdalwarper.h"
/***
* 遥感影像重采样 (要求影像必须有投影，否则走不通)
* @param pszSrcFile 输入文件的路径
* @param pszOutFile 写入的结果图像的路径
* @param eResample
【网络通信 -- 直播】FFMPEG 音频重采样【1】重采样简介重采样，即改变⾳频的采样率(sample rate)、采样格式(sample format)、通道布局(channel layout)等参数，使之按照期望的参数输出；【2】相关概念说明【2.1】采样率采样设备每秒抽取样本的次数【2.2】采样格式与量化精度(位宽)每种⾳频格式有不同的量化精度(位宽)，位数越多，表示值越精确，声⾳表现越精
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2023-09-03 11:28:50
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前言广义的音频重采样包括： 1、采样格式转化：比如采样格式从16位整形变为浮点型 2、采样率的转换：降采样和升采样，比如44100采样率降为2000采样率 3、存放方式转化：音频数据从packet方式变为planner方式。有的硬件平台在播放声音时需要的音频数据是planner格式的，而有的可能又是packet格式的，或者其它需求原因经常需要进行这种存放方式的转化通常意义上的音频重采样是指上述的第
1 什么叫音频重采样音频重采样（Audio Resample）：将音频A转换成音频B，并且音频A、B的参数（采样率、采样格式、声道数）并不完全相同。比如：音频A的参数采样率：48000采样格式：f32le声道数：1音频B的参数采样率：44100采样格式：s16le声道数：22 为什么需要音频重采样这里列举一个音频重采样的经典用途。有些音频编码器对输入的原始PCM数据是有特定参数要求的，比如要求必须
## Python音频重采样
### 什么是音频重采样？
音频重采样是指改变音频信号的采样率，即每秒采样的次数。在数字音频处理中，采样率表示每秒钟对音频信号进行采样的次数。重采样可以改变音频的音调和音质，常用于音频处理、音频编码和音频转换等领域。
在Python中，我们可以使用各种库来进行音频重采样，如`scipy`、`soundfile`等。这些库提供了简单易用的API用于加载、处理和保存
音频处理基本概念及音频重采样目录重点问题重采样
什么是重采样为什么要重采样可调节的参数对应参数解析
采样率采样格式及量化精度（位宽）分⽚（plane）和打包（packed）声道分布（channel_layout)⾳频帧的数据量计算⾳频播放时间计算FFmpeg重采样API⾳频重采样⼯程范例
简单范例（resample）复杂范例1. 重点问题如何进⾏重采样采样率不⼀样的时候pts怎么
## Android音频重采样实现流程
为了实现Android音频重采样，我们可以按照以下流程进行操作：
```mermaid
flowchart TD
A[收集要处理的音频数据] --> B[创建一个AudioRecord对象]
B --> C[配置AudioRecord对象的参数]
C --> D[开始录制音频]
D --> E[创建一个AudioTrack
前言音频重采样的经典用途：有些音频编码器对输入的原始PCM数据是有特定参数要求的，比如要求必须是44100_s16le_2。但是你提供的PCM参数可能是48000_f32le_1。这个时候就需要先将48000_f32le_1转换成44100_s16le_2，然后再使用音频编码器对转换后的PCM进行编码。 测试环境：ffmpeg的shared版本windows环境qt5.12sdl2.0.22（mi
SwrContext重采样结构体使用说明在了解FFMPEG音频解码过程中，看到SwrContext重采样这个结构体，于是便详细了解下这个结构体相关的一些概念，记录下笔记。。。。一、重采样1)什么是重采样所谓的重采样，就是改变音频的采样率、sample format、声道数等参数，使之按照我们期望的参数输出。2)为什么要重采样为什么要重采样？当然是原有的音频参数不满足我们的需求，比如在FFMPEG解
1.概述 在进行音频播放时，有时视频流不能满足播放要求，需要对声音的相关属性如：通道数，采样率，样本存储方式进行变更播放，也就是音频重采样。ffmpeg提供了SwrContext进行转换。 typedef struct SwrContext SwrContext;2.基本概念2.1通道数 声音在录制时在不同空间位置用不同录音设备采样的声音信号，声音在播放时采用相应
# Android 音频重采样过程
在音频处理的应用场景中，音频重采样是一项重要的技术，尤其是在需要流畅播放不同采样率音频时。本文将详细介绍如何在 Android 环境中实现音频的重采样过程，包括整个过程的步骤，以及每个步骤的实施代码，并附上详细注释。
## 音频重采样流程
以下是音频重采样的基本流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
1.音频重采样FFmpeg解码得到的音频帧的格式未必能被SDL支持，在这种情况下，需要进行音频重采样，即将音频帧格式转换为SDL支持的音频格式，否则是无法正常播放的。 音频重采样涉及两个步骤：打开音频设备时进行的准备工作：确定SDL支持的音频格式，作为后期音频重采样的目标格式音频播放线程中，取出音频帧后，若有需要(音频帧格式与SDL支持音频格式不匹配)则进行重采样，否则直接输出1.1 打开音频设备
#音频格式转换 接口分析//1申请重采样context 注意和视频转换context是不同的 SwsContext
struct SwrContext *swr_alloc(void);
//2设置音频重采样的格式信息
//播放速度可以通过样本率大小的改变来调节,但是声音会失真
//out_ch_layout 输出的layout(5.1声道,立体声,左右声道等)
//out_sample_fm
前些日子由于项目需要,一直在研究iOS CoreAudio相关的内容.在这里记录一些笔记.现实生活中，我们听到的声音都是时间连续的，我们称为这种信号叫模拟信号。模拟信号需要进行数字化以后才能在计算机中使用。数字化的过程如下：采样 -> 量化 -> 编码通过获取间隔相同时间的某个模拟信号的值，然后对这些采样以后得到的值进行量化，然后使用一定的bit进行编码存储，整个过程结束后就会输出PC
直播伴音，两种数据能否合在一起？不能叠加在一起 会有噪音 合并以后 再去编码推流 直播的例子客户端播放器，可以开启多个播放器对于我们重采样 很多时候就是为了统一格式，就是为了要合并这个流，去推送，他最终要转成同样pcm格式，合并码流可以通过ffmpeg amix 做混音，支持多音源合并 做混音，再做二次编码振幅越大声音越大， 观察喇叭 开车音乐 比较大 手比较振
