音频帧大小

本文详细解析了PCM音频帧的内存大小计算,包括采样率、采样大小和声道数的影响。同时,区分了采样间隔与发送间隔两个概念,指出发送间隔(如20ms或10ms)对实时性和数据量的影响,并举例说明如何根据码率和发送间隔计算一帧PCM音频的数据大小。此外,提到了与sip中ptime的相似性,有助于理解音频数据传输中的帧处理。

本文主要说明如何计算一帧PCM音频帧的内存大小,

区分采样间隔和发送间隔的概念,

我发现很多文章中都没有把这两个概念区分清楚。

采集部分,从音频基本概念将其其中的采样间隔理解为采样率,即每秒采集多少次。这是大多数人所熟知的。

------------------------------------------------采集部分------------------------------------------------

PCM作为音频的原始数据格式,将声音进行量化时有以下几个概念:

采样率,采样大小(位深),声道数。

采样率:比如16kHz表示采集时每秒采集16k次,此时就会有16k个采样点;

采样大小:如16bit表示每个采样点存储在16bit内存中,即需要2个字节在保存;

声道很好理解:比如双声道是为了人耳听左右耳声音不同,比较有立体效果;但从音频数据存储的角度来说就要保存双份的采样音频数据。

PCM音频流的码率:采样率x采样大小x声道数。

如16k x 16 x 2=512kb/s,即每秒的音频原始数据需要占512kbit。

可以理解为音频采样时,按每秒16k次的频率进行采样,16bit即每个采样点存2个字节,每次存2份(声道),这1s的音频数据需要用的512kbit空间来存放,也就是512kbit/8=64k字节。

------------------------------------------------发送部分------------------------------------------------

我们假设不进行编码,直接原始音频数据进行传输,每秒64k字节的数据,采集一秒发送一次,也不是不行,不过实时性不够,量也太大。

所以正常会有个发送间隔的概念,比如20ms发送一次数据,说明每秒钟需发送50次(1s=1000ms);有些文章会将这个间隔时间叫做采样间隔,我感觉会经常和采样率混在一起,不好理解。所以我觉得叫发送间隔会更好。这个与sip中协商的发送媒体打包时长ptime的概念很类似,跟他进行对比理解比较好理解。

这边发送的每次数据就是一帧PCM音频帧,按码率为64k字节来算,一帧PCM音频为:64k/50=1280字节;也就是此时你为每帧PCM需要开辟1280字节内存来存放。

如果是正常16k采样率,16bit采样大小,单声道,即32k字节的每秒的码率的音频数据,以20ms的发送间隔,一帧PCM数据 = 32k / 50 = 640字节。

如果按10ms的发送间隔,此时每帧PCM的大小即为320字节。

比如我在做的AC的DSP芯片的PCM音频包默认就是16k采样率,16bit采样大小,单声道的数据,发送出来的间隔为10ms,我们编码时为其开辟的buffer为320字节。

<think>嗯,用户问的是音频的概念和在音频处理中的应用。首先,我需要回忆一下之前提到的引用内容。引用[3]里提到了音视频同步过程中音频的相关指标,但具体定义可能没有详细展开。用户可能在做音频开发或者学习音视频处理,需要明确音频的基本定义和实际用途。根据知识储备,音频是处理音频数据的基本单位,类似视频。每次处理的样本数由采样率和长决定。比如,AAC常见的1024个样本一,计算持续时间要用采样率。用户可能想知道为什么需要分,而不仅仅是连续流。然后想到分的应用场景。引用[2]中提到Librosa库处理音频信号,比如特征提取如MFCC,这些通常需要对分后的数据加窗做FFT。分的好处是减少瞬变影响,保证短时平稳,方便后续处理。用户可能在做特征提取或语音识别,需要理解的处理流程。还有音视频同步,引用[3]提到同步时需要音频的时间戳和视频的PTS。音频的时间戳帮助对齐,避免音画不同步。用户可能涉及同步问题,需要明确时间戳的作用。另外,编解码方面,压缩时需要按处理,引用[3]中编码步骤涉及音频。比如AAC编码一对应压缩数据单元。用户可能想了解编解码器的内部机制。需要确保回答覆盖定义中的采样数、时间计算,应用中的特征提取、同步和编解码。还要关联引用中的相关点,比如Librosa的处理和音视频同步步骤。最后生成的问题要针对音频参数选择和同步方法,帮助用户深入理解。</think> 音频音频处理中的核心概念,其在数字信号处理流程中具有关键作用,主要定义和用途如下: --- ### **音频的定义** 1. **数据单位** 音频是一段**固定时长**的离散音频样本集合。其长度由采样率和大小决定: $$ \text{时长} = \frac{\text{每样本数}}{\text{采样率}} $$ 例如:采样率 44.1 kHz 下,一包含 1024 个样本时,时长约为 **23.2 ms**。 2. **结构组成** 每包含固定数量的**PCM样本**(脉冲编码调制数据)。对于立体声音频,一通常包含左/右声道样本的交错数据(如 `[L1, R1, L2, R2, ..., Lₙ, Rₙ]`)。 --- ### **核心应用场景** 1. **音视频同步** 音频携带**时间戳**(如PTS,Presentation Time Stamp),通过与视频的时间戳对齐实现同步播放(参考引用[3]的解复用与同步流程)[^3]。 2. **实时音频处理** - **特征提取**:如MFCC、频谱分析需基于单数据操作(如Librosa库的处理流程[^2])。 - **滤波/降噪**:噪声抑制算法在级别分析频谱并过滤干扰分量。 3. **编解码核心单元** 编码器(如AAC、Opus)将作为最小压缩单位: ```mermaid graph LR A[原始音频流] --> B[分] B --> C[级压缩编码] C --> D[封装传输] ``` 4. **流媒体传输** 实时通信(RTC)系统按打包音频数据,通过RTP等协议传输,降低网络抖动影响。 --- ### **技术参数与设计考量** | 参数 | 典型值 | 影响 | |--------------|---------------|------------------------------| | **大小** | 512/1024/2048 | 过大→延迟高;过小→处理开销大 | | **采样率** | 16k/44.1k/48k | 时长与带宽成反比 | | **重叠率** | 50%~75% | 避免加窗导致的边缘信息丢失 | > 📌 **关键设计原则**:长需满足**短时平稳性假设**(即一音频统计特性基本不变),这是傅里叶变换等算法有效性的基础。 --- ### 相关问题 1. 不同音频编解码器(如AAC vs Opus)的结构设计差异如何影响延迟? 2. 实时通信场景中如何动态调整大小以平衡延迟与抗丢包能力? 3. 机器学习模型(如语音识别)为何通常以音频而非原始流作为输入? [^1]: 机器学习在音频信号处理中的技术演进 [^2]: Librosa等工具库的级操作实现原理 [^3]: 音视频同步中音频时间戳的生成机制
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