Tcpmp音频文件解码流程分析

TCPMP音频解码与播放流程详解
本文分析了TCPMP音频解码的工作流程,主要包括主线程ProcessThread调用Format_Process进行解码并播放,Format_ProcessStream实现缓冲机制,Format_Send处理数据,以及waveout_win32中的Process函数进行播放。解码在equalizer的Process函数中完成,而播放则通过waveout_win32的Process和WaveProc回调函数实现。当CPU时间片不足时,可能会导致播放卡顿。

主线程ProcessThread工作流程。主线程ProcessThread中通过调用p->Format->Process进行解码,并将解码后的数据通过waveoutWrite进行播放;其它为解码结果向上层的一些状态反馈操作,以及特殊情况的一些处理。

p->Format->Process实际调用Format_Process函数。Format_Process函数中排除loadHeaderSync这些处理,核心为p->Processp->Process函数实际调用的是Format_ProcessStreamTcpmp的缓冲机制正是在函数Format_ProcessStream中实现的。

Format_ProcessStream中,若上一个packet未处理,直接调用Format_Send处理上一个包;否则,通过Format_FillQueue()读取packet,并处理一定数量(Stream->PacketBurst)packet,若在处理Stream->PacketBurstpacket的过程中,缓冲区已满,则退出处理过程。

Format_Send函数中,先有一段特殊处理(具体含义未知,但跟踪发现只有歌曲结束的最后一秒才会执行此处理)。然后调用Stream->Process(实际为code Process)进行处理,若packet未处理,说明缓冲已满,退出;否则置标志Stream->Pending=0,表示packet已处理。

code Process函数中有2个很重要的函数:

1. p->Process

2. p->Out.Process

函数1调用解码器进行解码。实际调用equalizer中的Process函数。Tcpmp的所有解码工作均在此函数中进行,包括音色的平衡、衰减、高低音的设置等。

函数2对解码的数据进行播放。实际为waveout_win32中的Process函数。

p->Pending代表的物理意义是:缓冲区是否已满。若不满,需调用函数1进行解码;否则调用函数2将之前解码的数据写入缓冲区。

waveout_win32中的Process函数中有2个数据比较重要。p->Used  p->BufferLimitp->BufferLimit表示解码数据缓冲区buffer的个数,p->Used表示已经使用的解码数据缓冲区buffer的个数。若缓冲区所有buffer都被使用(if (p->Used >= p->BufferLimit)),直接调用Write将缓冲区中的数据写入进行播放(若播放成功,会将等待播放的数量p->Waiting1);否则,调用Send将当前解码的数据插入缓冲区链表尾部。

整个过程中还有一个比较重要的函数:waveout_win32中的WaveProc,此函数为一个回调函数,当通过waveoutWrite写入的数据被播放后,回调此函数释放缓冲区的buffer,同时将等待播放的数量p->Waiting1

主线程被分配的CPU时间片不多的话,会听到播放的歌曲卡一下,是由于解码的数据已经全部播放完(p->Waiting==0),未有新解码的数据准备好,没有内容可播放,所以卡了一下。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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