Android高级音频应用

本文深入探讨了Android平台上的音频API,包括音乐播放器、低延迟音频处理和录制API等内容。重点介绍了MediaPlayer、SoundPool和AudioTrack等播放API,以及MediaRecorder和AudioRecord等录制API的使用方法。

说到音频应用,首先想到的就是音乐播放器。有些播放器可以播放流媒体,有些可以播放本地音乐文件。随着Android平台的演变,需要更多高级的音频API。好在谷歌新增了这方面的API,支持低延迟的音频流媒体和录制。


Android音频API提供了一些高级的功能,开发者可以把它们集成到自己的应用中。有了这些API,现在可以更容易地实现VoIP应用程序,构建定制的流媒体音乐客户端,实现低延迟的游戏音效。此外,还有提供文本到语音转换以及语音识别的API,用户可以直接使用音频和应用交互,而不需要使用用户界面或者触控技术。


低延迟音频


Android有四个用来播放音频的API(算上MIDI的话一共五个)和三个用来录音的API。接下来会简要的介绍这些API,以及一些高级用法示例。


①音频播放API


音乐播放默认使用MediaPlayer。该类适合播放音乐或者视频,既能播放流式资源,还可以播放本地文件。每个MediaPlayer都有一个关联的状态机,需要在应用程序中跟踪这些状态。开发者可以使用MediaPlayer类的API在自己应用中嵌入音乐或者视频播放功能,而无需额外处理或者考虑延迟要求。


第二个选择是SoundPool类,它提供了低延迟支持,适合播放音效和其他比较短的音频,比如可以使用SoundPool播放游戏声音。但是,它不支持音频流,所以不适合那些需要实时音频流处理的应用,如VoIP。


第三个选择是AudioTrack类,它允许把音频流缓冲到硬件中,支持低延迟播放,甚至适合流媒体场景。AudioTrack类通常提供足够低的延迟,可在VoIP或类似应用中使用。


下面的代码展示了如何在VoIP应用中使用AudioTrack:

 

public class AudioTrackDemo {
    private final int mMinBufferSize;
    private final AudioTrack mAudioTrack;
    public AudioTrackDemo() {
        this.mMinBufferSize = AudioTrack.getMinBufferSize(16000, AudioFormat.CHANNEL_OUT_MONO, AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT);
        this.mAudioTrack = new AudioTrack(AudioManager.STREAM_MUSIC, 16000, AudioFormat.CHANNEL_OUT_MONO, AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT, this.mMinBufferSize*2, AudioTrack.MODE_STREAM);
}

    public void playPcmPacket(byte[] pcmData) {
        if (this.mAudioTrack != null && this.mAudioTrack.getState() == AudioTrack.STATE_INITIALIZED) {
            if (this.mAudioTrack.getPlaybackRate() != AudioTrack.PLAYSTATE_PLAYING) {
                this.mAudioTrack.play();
}
            this.mAudioTrack.write(pcmData, 0, pcmData.length);
}
    }

    public void stopPlayback() {
        if (this.mAudioTrack != null) {
            this.mAudioTrack.stop();
            this.mAudioTrack.release();
}
    }
}

 

 

首先,确定音频流的最小缓冲区大小。要做到这一点,需要知道采样率,数据是单声道还是立体声,以及是否使用8位或者16位PCM编码。然后以采样率和采样大小作为参数调用AudioTrack.getMinBufferSize(),该方法会以字节形式返回AudioTrack实例的最小缓冲区大小。


接下来,根据需要使用正确参数创建AudioTrack实例。第一个参数为音频的类型,不同的应用使用不同的值。对VoIP应用来说,使用STREAM_VOICE_CALL,而对于流媒体音乐应用则使用STREAM_MUSIC。


具体的选择有:

STREAM_ALARM:手机闹铃的声音
STREAM_MUSIC:手机音乐的声音
STREAM_DTMF:DTMF音调的声音
STREAM_RING:电话铃声的声音
STREAM_NOTFICATION:系统提示的声音
STREAM_SYSTEM:系统的声音
STREAM_VOICE_CALL:语音电话声音


第二,第三,第四个参数根据使用场景会有所不同。这些参数分别表示采样率,立体声或者单声道,以及采样大小。一般而言,一个VoIP应用会使用16KHZ的16位单声道,而常规的音乐CD可能采用44.1KHZ的16位立体声。16位立体声高采样率需要更大的缓冲区以及更多的数据传输,但是音质会更好。所有的Android设备都支持PCM以8KHZ,16KHZ,44.1KHZ的采样率播放8或者16位立体声。


缓冲区大小参数应该是最小缓冲区的倍数,实际取决于具体的需求,有时网络延迟等因素也会影响缓冲区大小。

任何时候都应该避免使用空的缓冲区,因为可能导致播放出现故障。


最后一个参数决定只发送一次音频数据(MODE_STATIC)还是连续发送数据流(MODE_STREAM)。第一种情况需要一次发送整个音频剪辑。对于持续发送音频流的情况,可以发送任大小块的PCM数据,处理流媒体音乐或者VoIP通话可以会使用这种方式。


②录制API


谈到录制音频,首先要考虑的API是MediaRecorder。和MediaPlayer类似,需要在应用代码中跟踪MediaRecorder类的内部状态。由于MediaRecorder只能把录音保存到文件中,所以它不适合录制流媒体。

如果需要录制流媒体,可以使用AudioRecord,和刚才展示的代码非常类似。


下面的示例显示了如何创建AudioRecord实例录制16位单声道16KHZ的音频采样:

 

public class AudioRecordDemo {
    private final AudioRecord mAudioRecord;
    private final int mMinBufferSize;
    private boolean mDoRecord = false;
    public AudioRecordDemo() {
        this.mMinBufferSize = AudioTrack.getMinBufferSize(16000, AudioFormat.CHANNEL_OUT_MONO, AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT);
        this.mAudioRecord = new AudioRecord(MediaRecorder.AudioSource.VOICE_COMMUNICATION, 16000, AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO, AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT, this.mMinBufferSize * 2);
}

    public void writeAudioToStream(OutputStream stream){
        this.mDoRecord=true;
        this.mAudioRecord.startRecording();
        byte[] buffer=new byte[this.mMinBufferSize*2];
        while(this.mDoRecord){
            int byteWritten=this.mAudioRecord.read(buffer,0,buffer.length);
            try{
                stream.write(buffer,0,byteWritten);
}catch(IOException e){
                this.mDoRecord=false;
}
        }
        this.mAudioRecord.stop();
        this.mAudioRecord.release();
}

    public void stopRecording(){
        this.mDoRecord=false;
}


}

 

 

因为和AudioTrack的创建过程非常类似,在使用VoIP或者类似应用时可以很方便地把它们结合起来。


相信学过多媒体的人对采样率等这些东西并不陌生,如果缺乏这方面的知识,可以适当的补充后在来看这段代码。

如果看的认真的人会发现本文只介绍了三个播放API和两个录制API,说好的四个的三个呢?其实最后一个不是一两句就能说清楚,还需要单独列出一篇文章讲解——OpenSL ES请关注本博客后续会讲解到。

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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