Linux音频编程实例

Linux音频编程指南 Linux音频编程指南 2004-10-28    肖文鹏    IBM DW 打印自: 电子图书籍下载:会员文档首页地址: http://article.itebook.net/article.php/3850 Linux音频编程指南 虽然目前Linux的优势主要体现在网络服务方面,但事实上同样也有着非常丰富的媒体功能,本文就是以多媒体应用中最基本的声音为对象,介绍如何在Linux平台下开发实际 阅读详情
Linux下的声音设备编程比大多数人想象的要简单得多。一般说来,我们常用的声音设备是内部扬声器和声卡,它们都对应/dev目录下的一个或多个设备文件,我们象打开普通文件一样打开它们,用ioctl()函数设置一些参数,然对这些打开的特殊文件进写操作。
  由这些文件不是普通的文件,所以我们不能用ANSI C(标准C)的fopen、fclose等来操作文件,而应该使用系统文件I/O处理函数(open、read、write、lseek和close)来处理这些设备文件。ioctl()或许是Linux下最庞杂的函数,它可以控制各种文件的属性,在Linux声音设备编程中,最重要的就是使用此函数正确设置必要的参数。
  下面我们举两个实际的例子来说明如何实现Linux下的声音编程。由此类编程涉及到系统设备的读写,所以,很多时候需要你有root权限,如果你将下面的例子编译不能正确执行,那,首先请你检查是否是因为没有操纵某个设备的权限。

1. 对内部扬声器编程
  内部扬声器是控制台的一部分,所以它对应的设备文件为/dev/console。变量KIOCSOUND在头文件 /usr /include /linux /kd.h中声明,ioctl函数使用它可以来控制扬声器的发声,使用规则为:
  ioctl ( fd, KIOCSOUND, (int) tone);
  fd为文件设备号,tone 是音频值。当tone为0时,终止发声。必须一提的是它所理解的音频和我们平常以为的音频是不同的,由计算器主板定时器的时钟频率为1.19MHZ,所以要进行正确的发声,必须进行如下的转换:
  扬声器音频值=1190000/我们期望的音频值。
  扬声器发声时间的长短我们通过函数usleep(unsigned long usec)来控制。它是在头文件/usr /include /unistd.h中定义的,让程序睡眠usec微秒。下面即是让扬声器按指定的长度和音频发声的程序的完整清单:

#include < fcntl.h >
#include < stdio.h >
#include < stdlib.h >
#include < string.h >
#include < unistd.h >
#include < sys/ioctl.h >
#include < sys/types.h >
#include < linux/kd.h >

/* 设定默认值 */
#define DEFAULT_FREQ 440 /* 设定一个合适的频率 */
#define DEFAULT_LENGTH 200 /* 200 微秒,发声的长度是以微秒为单位的*/
#define DEFAULT_REPS 1 /* 默认不重复发声 */
#define DEFAULT_DELAY 100 /* 同样以微秒为单位*/

/* 定义一个结构,存储所需的数据*/
typedef struct {
int freq; /* 我们期望输出的频率,单位为Hz */
int length; /* 发声长度,以微秒为单位*/
int reps; /* 重复的次数*/
int delay; /* 两次发声间隔,以微秒为单位*/
} beep_parms_t;


/* 打印帮助信息并退出*/
void usage_bail ( const char *executable_name ) {
printf ( "Usage: /n /t%s [-f frequency] [-l length] [-r reps] [-d delay] /n ",
executable_name );
exit(1);
}

/ * 分析运行参数,各项意义如下:
* "-f <以HZ为单位的频率值 >"
* "-l <以毫秒为单位的发声时长 >"
* "-r <重复次数 >"
* "-d <以毫秒为单位的间歇时长 >"
*/
void parse_command_line(char **argv, beep_parms_t *result) {
char *arg0 = *(argv++);
while ( *argv ) {
if ( !strcmp( *argv,"-f" )) { /*频率*/
int freq = atoi ( *( ++argv ) );
if ( ( freq <= 0 ) | | ( freq > 10000 ) ) {
fprintf ( stderr, "Bad parameter: frequency must be from 1..10000/n" );
exit (1) ;
} else {
result->freq = freq;
argv++;
}
} else if ( ! strcmp ( *argv, "-l" ) ) { /*时长*/
int length = atoi ( *(++argv ) );
if (length < 0) {
fprintf(stderr, "Bad parameter: length must be >= 0/n");
exit(1);
} else {
result->length = length;
argv++;
}
} else if (!strcmp(*argv, "-r")) { /*重复次数*/
int reps = atoi(*(++argv));
if (reps < 0) {
fprintf(stderr, "Bad parameter: reps must be >= 0/n");
exit(1);
} else {
result->reps = reps;
argv++;
}
} else if (!strcmp(*argv, "-d")) { /* 延时 */
int delay = atoi(*(++argv));
if (delay < 0) {
fprintf(stderr, "Bad parameter: delay must be >= 0/n");
exit(1);
} else {
result->delay = delay;
argv++;
}
} else {
fprintf(stderr, "Bad parameter: %s/n", *argv);
usage_bail(arg0);
}
}
}

int main(int argc, char **argv) {
int console_fd;
int i; /* 循环计数器 */
/* 设发声参数为默认值*/
beep_parms_t parms = {DEFAULT_FREQ, DEFAULT_LENGTH, DEFAULT_REPS,
DEFAULT_DELAY};
/* 分析参数,可能的话更新发声参数*/
parse_command_line(argv, &parms);

/* 打开控制台,失败则结束程序*/
if ( ( console_fd = open ( "/dev/console", O_WRONLY ) ) == -1 ) {
fprintf(stderr, "Failed to open console./n");
perror("open");
exit(1);
}

/* 真正开始让扬声器发声*/
for (i = 0; i < parms.reps; i++) {
/* 数字1190000从何而来,不得而知*/
int magical_fairy_number = 1190000/parms.freq;

ioctl(console_fd, KIOCSOUND, magical_fairy_number); /* 开始发声 */
usleep(1000*parms.length); /*等待... */
ioctl(console_fd, KIOCSOUND, 0); /* 停止发声*/
usleep(1000*parms.delay); /* 等待... */
} /* 重复播放*/
return EXIT_SUCCESS;
}
  将上面的例子稍作扩展,用户即可以让扬声器唱歌。只要找到五线谱或简谱的音阶、音长、节拍和频率、发声时长、间隔的对应关系就可以了。我现在还记得以前在DOS下编写出《世上只有妈妈好》时的兴奋。最,说一些提外话,这其实是一个很简单的程序,但是我们却用了很长的篇幅,希望读者从以上的代码里能体会到写好的程序的一些方法,或许最重要的是添加注释吧。一个程序的注释永远不会嫌多,即便你写的时候觉得它根本是多余,但相信我,相信曾这样告诉我们的许多优秀的程序员:养成写很多注释的习惯。

2. 对声卡编程
  只要我们不是进行诸如驱动设备开发之类的工作,对声卡的编程和上面对扬声器的编程没有什本质的区别。当你试图来编写诸如CD播放器、MP3播放器之类的复杂的程序时,你的工作是取获得与CDROM控制、MP3译码之类的信息,而读写系统设备的这一步在Linux下超互想象的简单。例如,Linux下最简单的播放wav的程序只有一行:cp $< >/dev/audio。将它写成一个shell文件,同样是一个程序(shell 编程)。
  我们首先需要知道一台机器上是否有声卡,一个检查的办法是检查文件/dev/sndstat文件,如果打开此文件错误,并且错误号是ENODEV,则说明此机器没有安装声卡。除此之外,试着去打开文件/dev/dsp也可以来检查是否安装了声卡。
  Linux下和声卡相关的文件有许多,如采集数字样本的/dev/dsp文件,针对混音器的/dev/mixer文件以及用音序器的/dev/sequencer等。文件/dev/audio是一个基兼容性考虑的声音设备文件,它实际是到上述数字设备的一个映像,它最大的特色或许是对诸如wav这类文件格式的直接支持。我们下面的例子即使用了此设备文件实现了一个简单的录音机:我们从声卡设备(当然要用麦克风)读取音频数据,并将它存放到文件test.wav中去。要播放这个wav文件,只要如前面所述,使用命令cp test.wav >/dev/audio即可,当然你也可以用Linux下其它的多媒体软件来播放这个文件。
下面即是完整的程序清单:

/* 此文件中定义了下面所有形如SND_的变量*/
#include <sys/soundcard.h>
#include <stdio.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/stat.h>
#include <fcntl.h>

main()
{
/* id:读取音频文件描述符;fd:写入的文件描述符。i,j为临时变量*/
int id,fd,i,j;
/* 存储音频数据的缓冲区,可以调整*/
char testbuf[4096];
/* 打开声卡设备,失败则退出*/
if ( ( id = open ( "/dev/audio", O_RDWR ) ) < 0 ) {
fprintf (stderr, " Can't open sound device!/n");
exit ( -1 ) ;
}
/* 打开输出文件,失败则退出*/
if ( ( fd = open ("test.wav",O_RDWR))<0){
fprintf ( stderr, " Can't open output file!/n");
exit (-1 );
}
/* 设置适当的参数,使得声音设备工作正常*/
/* 详细情况请参考Linux关声卡编程的文档*/
i=0;
ioctl (id,SNDCTL_DSP_RESET,(char *)&i) ;
ioctl (id,SNDCTL_DSP_SYNC,(char *)&i);
i=1;
ioctl (id,SNDCTL_DSP_NONBLOCK,(char *)&i);
i=8000;
ioctl (id,SNDCTL_DSP_SPEED,(char *)&i);
i=1;
ioctl (id,SNDCTL_DSP_CHANNELS,(char *)&i);
i=8;
ioctl (id,SNDCTL_DSP_SETFMT,(char *)&i);
i=3;
ioctl (id,SNDCTL_DSP_SETTRIGGER,(char *)&i);
i=3;
ioctl (id,SNDCTL_DSP_SETFRAGMENT,(char *)&i);
i=1;
ioctl (id,SNDCTL_DSP_PROFILE,(char *)&i);
/* 读取一定数量的音频数据,并将之写到输出文件中去*/
for ( j=0; j<10;){
i=read(id,testbuf,4096);
if(i>0){
write(fd,filebuf,i);
j++;
}
}
/* 关闭输入、输出文件*/
close(fd);
close(id);
}

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

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