ACM采样频率转换

在音频的处理中,采样频率的转换是经常碰到的问题,比如输入44.1k,要求输出48k,或者相反从48k转换到44.1k。表面上看来,只是增加或减少采样点而已。其实不然。如果只是简单地从时间域上进行采样点的增减,必然导致原有波形的改变,从而声音失真,严重的时候更是不堪入耳。
正确的方法,应该是对输入的数据进行FFT变换到频域,然后再进行转化。这是一个比较繁琐的过程。那么,有没有更简单一点的方法呢?答案是肯定的。微软提供了一套ACM的API函数可以帮我们的忙。熟悉DirectShow Filter的朋友更加知道,在SDK中提供的Filter中就有一个叫ACM Wrapper的,其实它就是微软对ACM API函数的包装。可以说,ACM Wrapper Filter是ACM API在DirectShow环境中应用形式。
美中不足的是,经过ACM Wrapper Filter进行采样频率转化后,由于浮点运算的误差,有可能会导致数据的丢失。每次转化的一点点丢失,如果再经过时间上的累加,音频数据会丢得越来越多。由于微软的DirectShow是基于Playback模式的一套架构,时间戳上显示的数据丢失对于人耳根本微不足道。所以仅从播放的角度上来说,这个“问题”是很难被察觉的。如果你要使用经过ACM Wrapper Filter转化后的数据跟视频流合成,那么,你生成的文件很有可能在半个小时或更长的一段时间后出现音视频的不同步现象。
解决的办法有两种,一种是自己开发一个In-place-transform的Filter。这个Filter紧跟着接到ACM Wrapper Filter的后面,对进来的每一个Sample检查时间戳,如果累加的音频丢失“时间”超过一个采样点的时间,则马上补上一个采样点的数据。另外一种解决方法,就是干脆使用ACM API函数写一个自己的ACM Wrapper Filter。这样,就可以直接在ACM Wrapper内部监视数据的丢失。
下面我们就来看一下ACM API的使用。请先确认包含了以下头文件:mmreg.h, mmsytem.h, msacm.h;以及连接了以下库文件:msacm32.lib, winmm.lib。在进行采样频率转换之前,首先要使用acmStreamOpen函数打开一个转化流,以及对输入输出数据类型的设置。示例代码如下:
bool CConversionStream::OpenStream(void)
{
    DWORD maxSize = 0;
    MMRESULT mmr = acmMetrics(NULL, ACM_METRIC_MAX_SIZE_FORMAT, &maxSize);
    bool pass = (mmr == MMSYSERR_NOERROR);
    if (pass)
    {
        LPWAVEFORMATEX sourceFormat = (LPWAVEFORMATEX) new char [maxSize];
        LPWAVEFORMATEX destFormat   = (LPWAVEFORMATEX) new char [maxSize];
        memset(sourceFormat, 0, maxSize);
        memset(destFormat, 0, maxSize);
        sourceFormat->wFormatTag = WAVE_FORMAT_PCM;
        sourceFormat->nChannels  = 2;
        sourceFormat->nSamplesPerSec = 44100;
        sourceFormat->wBitsPerSample = 16;
        sourceFormat->cbSize = 0;
        sourceFormat->nBlockAlign     = 4;
        sourceFormat->nAvgBytesPerSec = 44100 * 4;
        destFormat->wFormatTag = WAVE_FORMAT_PCM;
        destFormat->nChannels  = 2;
        destFormat->nSamplesPerSec = 48000;
        destFormat->wBitsPerSample = 16;
        destFormat->cbSize = 0;
        destFormat->nBlockAlign     = 4;
        destFormat->nAvgBytesPerSec = 48000 * 4;
        mmr = acmStreamOpen(&mStreamHandler, NULL, sourceFormat, destFormat, NULL, 0, 0, 0);
        pass = (mmr == MMSYSERR_NOERROR);
        delete[] sourceFormat;
        delete[] destFormat;
    }
    return pass;
}
实际的数据转化也很简单。首先要建立一个ACM header,并对其进行设置,如果输入数据的缓冲及数据长度,输出数据的缓冲及缓冲大小。之后务必调用acmStreamPrepareHeader函数对这个ACM header进行初始化。然后就调用acmStreamConvert进行数据转换。最后不要忘记调用acmStreamUnprepareHeader。
bool CConversionStream::DoConverting(unsigned char * inSourceBuffer, long inSourceLength,
                                     unsigned char * outDestBuffer, long * ioDestLength)
{
    memset(mAcmheader, 0, sizeof(ACMSTREAMHEADER));
    DWORD suggestedDestSize = 0;
    acmStreamSize(mStreamHandler, inSourceLength, &suggestedDestSize, ACM_STREAMSIZEF_SOURCE);
    ASSERT(suggestedDestSize <= *ioDestLength);
    // Build ACM header on buffer
    mAcmheader->cbStruct    = sizeof(ACMSTREAMHEADER);
    mAcmheader->cbSrcLength = inSourceLength;
    mAcmheader->pbSrc       = inSourceBuffer;
    mAcmheader->cbDstLength = *ioDestLength;
    mAcmheader->pbDst       = outDestBuffer;
    // Prepare the buffer for ACM
    MMRESULT mmr = acmStreamPrepareHeader(mStreamHandler, mAcmheader, 0);
    bool pass = (mmr == MMSYSERR_NOERROR);
    if (pass)
    {
        mmr  = acmStreamConvert(mStreamHandler, mAcmheader, ACM_STREAMCONVERTF_BLOCKALIGN);
        pass = (mmr == MMSYSERR_NOERROR);
    }
    *ioDestLength = mAcmheader->cbDstLengthUsed;
    ASSERT(mAcmheader->cbSrcLengthUsed == mAcmheader->cbSrcLength);
    // Unprepare ACM header
    acmStreamUnprepareHeader(mStreamHandler, mAcmheader,0);
    return pass;
}
就这么简单!轻轻松松,实现了音频的采样频率转换。最后,当所有数据都已经转换完毕,不要忘了调用acmStreamClose函数关闭转化流。

电动汽车数据集:2025年3K+记录 真实电动汽车数据:特斯拉、宝马、日产车型,含2025年电池规格和销售数据 关于数据集 电动汽车数据集 这个合成数据集包含许多品牌和年份的电动汽车和插电式车型的记录,捕捉技术规格、性能、定价、制造来源、销售和安全相关属性。每一行代表由vehicle_ID标识的唯一车辆列表。 关键特性 覆盖范围:全球制造商和车型组合,包括纯电动汽车和插电式混合动力汽车。 范围:电池化学成分、容量、续航里程、充电标准和速度、价格、产地、自主水平、排放、安全等级、销售和保修。 时间跨度:模型跨度多年(包括传统和即将推出的)。 数据质量说明: 某些行可能缺少某些字段(空白)。 几个分类字段包含不同的、特定于供应商的值(例如,Charging_Type、Battery_Type)。 各列中的单位混合在一起;注意kWh、km、hr、USD、g/km和额定值。 列 列类型描述示例 Vehicle_ID整数每个车辆记录的唯一标识符。1 制造商分类汽车品牌或OEM。特斯拉 型号类别特定型号名称/变体。型号Y 与记录关联的年份整数模型。2024 电池_类型分类使用的电池化学/技术。磷酸铁锂 Battery_Capacity_kWh浮充电池标称容量,单位为千瓦时。75.0 Range_km整数表示充满电后的行驶里程(公里)。505 充电类型主要充电接口或功能。CCS、NACS、CHAdeMO、DCFC、V2G、V2H、V2L Charge_Time_hr浮动充电的大致时间(小时),上下文因充电方法而异。7.5 价格_USD浮动参考车辆价格(美元).85000.00 颜色类别主要外观颜色或饰面。午夜黑 制造国_制造类别车辆制造/组装的国家。美国 Autonomous_Level浮点自动化能力级别(例如0-5),可能包括子级别的小
内容概要:本文详细介绍了IEEE论文《Predefined-Time Sensorless Admittance Tracking Control for Teleoperation Systems With Error Constraint and Personalized Compliant Performance》的复现与分析。论文提出了一种预定义时间的无传感器导纳跟踪控制方案,适用于存在模型不确定性的遥操作系统。该方案通过具有可调刚度参数的导纳结构和预定义时间观测器(PTO),结合非奇异预定义时间终端滑模流形和预定义时间性能函数,实现了快速准确的导纳轨迹跟踪,并确保误差约束。文中详细展示了系统参数定义、EMG信号处理、预定义时间观测器、预定义时间控制器、可调刚度导纳模型及主仿真系统的代码实现。此外,还增加了动态刚度调节器、改进的广义动量观测器和安全约束模块,以增强系统的鲁棒性和安全性。 适合人群:具备一定自动化控制理论基础和编程能力的研究人员、工程师,尤其是从事机器人遥操作、人机交互等领域工作的专业人士。 使用场景及目标:①理解预定义时间控制理论及其在遥操作系统中的应用;②掌握无传感器力观测技术,减少系统复杂度;③学习如何利用肌电信号实现个性化顺应性能调整;④探索如何在保证误差约束的前提下提高系统的响应速度和精度。 阅读建议:本文内容涉及较多的数学推导和技术细节,建议读者先熟悉基本的控制理论和Python编程,重点理解各个模块的功能和相互关系。同时,可以通过运行提供的代码示例,加深对理论概念的理解,并根据自身需求调整参数进行实验验证。
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