mad.c

本文介绍了一个简单的MP3解码程序,使用mad库实现从文件读取MP3数据并解码成PCM格式,再通过/dev/dsp设备播放出来。程序包括初始化mad解码器、设置音频参数、解码音频数据等步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

# include <stdio.h>   
# include <stdlib.h>   
# include <unistd.h>   
# include <sys/stat.h>   
# include <sys/mman.h>   
# include <sys/soundcard.h>   
# include <sys/ioctl.h>   
# include <sys/fcntl.h>   
# include <sys/types.h>   
# include "mad.h"   
struct buffer {  
    unsigned char const *start;  
    unsigned long length;  
};  
static int sfd;         /*声音设备的描述符 */  
static int decode(unsigned char const *, unsigned long);  
int main(int argc, char *argv[])  
{  
    struct stat stat;  
    void *fdm;  
    char const *file;  
    int fd;  
    file = argv[1];  
    fd = open(file, O_RDONLY);  
    if ((sfd = open("/dev/dsp", O_WRONLY)) < 0) {  
    printf("can not open device!!!/n");  
    return 5;  
    }  
    ioctl(sfd, SNDCTL_DSP_SYNC, 0); /*此句可以不要 */  
    if (fstat(fd, &stat) == -1 || stat.st_size == 0)  
    return 2;  
    fdm = mmap(0, stat.st_size, PROT_READ, MAP_SHARED, fd, 0);  
    if (fdm == MAP_FAILED)  
    return 3;  
    decode(fdm, stat.st_size);  
    if (munmap(fdm, stat.st_size) == -1)  
    return 4;  
    ioctl(sfd, SNDCTL_DSP_RESET, 0);  
    close(sfd);  
    return 0;  
}  
static  
enum mad_flow input(void *data, struct mad_stream *stream)  
{  
    struct buffer *buffer = data;  
    if (!buffer->length)  
    return MAD_FLOW_STOP;  
    mad_stream_buffer(stream, buffer->start, buffer->length);  
    buffer->length = 0;  
    return MAD_FLOW_CONTINUE;  
}  
/*这一段是处理采样后的pcm音频 */  
static inline signed int scale(mad_fixed_t sample)  
{  
    sample += (1L << (MAD_F_FRACBITS - 16));  
    if (sample >= MAD_F_ONE)  
    sample = MAD_F_ONE - 1;  
    else if (sample < -MAD_F_ONE)  
    sample = -MAD_F_ONE;  
    return sample >> (MAD_F_FRACBITS + 1 - 16);  
}  
static  
enum mad_flow output(void *data,  
             struct mad_header const *header, struct mad_pcm *pcm)  
{  
    unsigned int nchannels, nsamples, n;  
    mad_fixed_t const *left_ch, *right_ch;  
    unsigned char Output[6912], *OutputPtr;  
    int fmt, wrote, speed;  
  
    nchannels = pcm->channels;  
    n = nsamples = pcm->length;  
    left_ch = pcm->samples[0];  
    right_ch = pcm->samples[1];  
  
    fmt = AFMT_S16_LE;  
    speed = pcm->samplerate * 2; /*播放速度是采样率的两倍 */  
    ioctl(sfd, SNDCTL_DSP_SPEED, &(speed));  
    ioctl(sfd, SNDCTL_DSP_SETFMT, &fmt);  
    ioctl(sfd, SNDCTL_DSP_CHANNELS, &(pcm->channels));  
    OutputPtr = Output;  
    while (nsamples--) {  
    signed int sample;  
    sample = scale(*left_ch++);  
    *(OutputPtr++) = sample >> 0;  
    *(OutputPtr++) = sample >> 8;  
    if (nchannels == 2) {  
        sample = scale(*right_ch++);  
        *(OutputPtr++) = sample >> 0;  
        *(OutputPtr++) = sample >> 8;  
    }  
    }  
    n *= 4;         /*数据长度为pcm音频采样的4倍 */  
    OutputPtr = Output;  
    while (n) {  
    wrote = write(sfd, OutputPtr, n);  
    OutputPtr += wrote;  
    n -= wrote;  
    }  
    OutputPtr = Output;  
    return MAD_FLOW_CONTINUE;  
}  
  
static  
enum mad_flow error(void *data,  
            struct mad_stream *stream, struct mad_frame *frame)  
{  
    return MAD_FLOW_CONTINUE;  
}  
  
static  
int decode(unsigned char const *start, unsigned long length)  
{  
    struct buffer buffer;  
    struct mad_decoder decoder;  
    int result;  
    buffer.start = start;  
    buffer.length = length;  
    mad_decoder_init(&decoder, &buffer, input, 0, 0, output, error, 0);  
    mad_decoder_options(&decoder, 0);  
    result = mad_decoder_run(&decoder, MAD_DECODER_MODE_SYNC);  
    mad_decoder_finish(&decoder);  
    return result;  
}  

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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