对超过4,238种不同Android手机型号/版本进行了音频延迟测试,数据表明Android在音频延迟问题上得到了很大改进,但随着当前媒体技术的发展,Android的这些优化还远远不够。迄今为止,Android N在音频延迟方面有任何改进,音频的延迟问题仍然制约着Android音频应用的发展。
随着 Android 6.0 Marshmallow 的部署,华为 Nexus 6P 的往返音频延迟大大改善了 18 毫秒,HTC Nexus 9 的时钟延迟为 15 毫秒。在上一篇文章中提到,10毫秒以内的环路延迟才能被称为专业音频。
小编所在的语音SDK项目,提供的是AI服务,录音是基础,识别是品质。录音方式选择,录音参数设置,录音策略的制定(如解决首字吞字问题),录音架构选择,对识别都有着重要影响。
大家有没有听过音叉发出的声音?音叉振动产生的声波很接近正弦波。计算机合成的纯正正弦波,点击下面的音频即可试听。下面是频率为 100 HZ 的音频。
为了更好的理解Android音频延迟产生的原因,最好将总的环路延迟分为以下两个部分:
在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( 导入 Oboe 库 | 使用预构建的二进制库和头文件 | 编译 Oboe 源码 ) 博客中介绍了 如何导入 Oboe 函数库到项目中 , 本博客中在导入 Oboe 函数库的基础上 , 进行 Oboe 播放器功能开发 ;
将 PCM 音频采样编码成 AAC 格式 , 需要使用 FAAC编码器 , 在上一篇博客 【Android RTMP】音频数据采集编码 ( 音频数据采集编码 | AAC 高级音频编码 | FAAC 编码器 | Ubuntu 交叉编译 FAAC 编码器 ) 中完成了对 FAAC 音频编码器的交叉编译 , 交叉编译结果如下 :
在python语言中,通过文件、摄像头获取数据,并不是什么难事。但对于浏览器来说,出于安全的考虑,并不能直接访问本地文件,至于访问摄像头、麦克风这样的硬件设备,只是从HTML5才开始得到支持。本文就如果获取数据展开讨论,看看在浏览器中提取数据有哪些方法。
Android MediaCodec 解码一般有两种方式:MediaCodec ByteBuffer(MCBB)、MediaCodec Surface(MCS)。
回声问题指的是在实时通话中听到的自己的声音回响或是失真的音频。例如,当Alice呼叫Bob时,她的声音从Bob手机的扬声器中播放出来。Bob的麦克风拾取Alice的声音,音频信号被发送回Alice,Alice听到她的声音回响。
Ring Buffer,又称为环形缓冲区或循环缓冲区,是一种特殊的数据结构,用于管理和存储数据流。其特点在于其存储空间在逻辑上形成一个环形,数据从一端开始写入,并沿着环形空间移动,直到达到另一端。当缓冲区满时,新的数据会覆盖最旧的数据。
上期我们讲解了FL Studio中音频的相关设置,今天我们来进一步讲解音频设置中的ASIO4ALL的设置,FL Studio安装包括FL Studio ASIO和第三方ASIO驱动程序ASIO4ALL,那么大家是否知道ASIO有什么优点吗?
我们很高兴展示借助 TensorFlow Lite 在 Raspberry Pi 上构建 Smart Photo Booth 应用的经验(我们尚未开放源代码)。该应用可以捕捉笑脸并自动进行记录。此外,您还可以使用语音命令进行交互。简而言之,借助 Tensorflow Lite 框架,我们构建出可实时轻松处理笑脸检测和识别语音命令的应用。
栈(LIFO)是一种表,队列(FIFO)也是一种表。数组是表的一种实现方式,链表也是表的一种实现方式,例如FIFO既可以用数组实现,也可以用链表实现。PacketQueue是用链表实现的一个FIFO。
在之前的博文中,我们和大家分享了国标EasyGBD视频推流组件在开发过程中,实现了视频采集功能(EasyGBD搜集视频采集数据功能是如何实现的),那么同样,音频采集也是我们需要完善的地方。
在嵌入式系统开发中,与上位机进行串口通信是非常常见的场景。上位机可以通过串口发送指令或者数据给嵌入式设备,而嵌入式设备需要可靠地接收并解析这些数据,以执行相应的操作。然而,在串口通信过程中,上位机发送数据的速率往往与嵌入式设备接收和处理数据的速率不一致,这就可能导致数据的丢失或者误解析。
AI 研习社按:人工智能当前正处于爆发阶段,语音交互作为人工智能的重要组成部分正在各行业全面的落地,在人机进行语音交互的过程中,机器需要通过耳朵实现听觉的作用。
上一篇《【JUC进阶】11. BlockingQueue》中介绍到ArrayBlockingQueue,在物理上是一个数组,但在逻辑上来说是个环形结构。这就衍生出来我们今天要介绍的主题,环形缓冲区。
用数学表达式就这样:w = (w+1) % len,即w = (6+1) %7 = 0
当我们使用像Skype、QQ这样的工具和朋友流畅地进行语音视频聊天时,我们可曾想过其背后有哪些强大的技术在支撑?本文将对网络语音通话所使用到的技术做一些简单的介绍,算是管中窥豹吧。
上一篇文章 主要分析了 Linux 原生 AIO 的原理和使用,而这篇要介绍的是 Linux 原生 AIO 的实现过程。
比如我的耳机既能听声音又有麦克风,那么获取到的音频输入和音频输出设备的groupId就会是一样的。
生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯,而通过阻塞队列来进行通讯,所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理,直接扔给阻塞队列,消费者不找生产者要数据,而是直接从阻塞队列里取,阻塞队列就相当于一个缓冲区,平衡了生产者和消费者的处理能力。
队列 (Queue):是一种先进先出(First In First Out ,简称 FIFO)的线性表,只允许在一端插入(入队),在另一端进行删除(出队)。
环形缓冲区通常有一个读指针和一个写指针(一个入指针和一个出指针)。读指针指向环形缓冲区中可读的数据,写指针指向环形缓冲区中可写的缓冲区。通过移动读指针和写指针就可以实现缓冲区的数据读取和写入。在通常情况下,环形缓冲区的读用户仅仅会影响读指针,而写用户仅仅会影响写指针。如果仅仅有一个读用户和一个写用户,那么不需要添加互斥保护机制就可以保证数据的正确性。如果有多个读写用户访问环形缓冲区,那么必须添加互斥保护机制来确保多个用户互斥访问环形缓冲区
目前 Web 的 TRTC 没有静音检测,在关闭麦克风的情况下发言没有提示,有时候会有比较尴尬的会议场景出现,为提升用户体验,这里尝试将腾讯会议的解决思路引入。
环形缓冲区(也称为循环缓冲区)是固定大小的缓冲区,工作原理就像内存是连续的且可循环的一样。在生成和使用内存时,不需将原来的数据全部重新清理掉,只要调整head/tail 指针即可。当添加数据时,head 指针前进。当使用数据时,tail 指针向前移动。当到达缓冲区的尾部时,指针又回到缓冲区的起始位置。
处于安全的考虑,不同进程之间的内存空间是相互隔离的,也就是说 进程A 是不能访问 进程B 的内存空间,反之亦然。如果不同进程间能够相互访问和修改对方的内存,那么当前进程的内存就有可能被其他进程非法修改,从而导致安全隐患。
Android提供了两个API用于录音的实现:MediaRecorder 和AudioRecord。
森海塞尔推出中型空间解决方案TeamConnect Ceiling Medium – TCC M天花阵列麦克风产品
在前面文章《LTE模组可以被VPP直接接管喽!!!》中介绍使用af-packet插件将linux 内核接口映射到vpp中,并通过vpp dhcp client插件实现lte拨号上网的功能,本文主要介绍af packet实现机制,对阅读代码有所帮助。
PF_RING针对libpcap的改进方法:将网卡接收到的数据包存储在一个环状缓存中,这个环状缓存有两个接口,一个供网卡向其中写数据,另一个为应用层程序提供读取数据包的接口,从而减少了内存的拷贝次数,若将收到的数据包分发给多个环形缓冲区则可以实现多线程应用程序的读取。
前言 在前文iOS近距离实时通信解决方案的基础上对MultipeerConnectivity深入研究,实现实时合唱的效果,重点介绍MultipeerConnectivity框架相关的问题。 正文 合唱功能使用流程: 1、选择歌曲,选择合唱模式,下载伴奏; 2、选择合唱身份,发起者等待连接,加入者,选择附近的合唱加入; 3、连接建立,录歌同步启动,开始合唱。 表达为技术上的流程: 第一步,建立连接。由手机A发起广播,手机B搜索广播并选择对应的设备建立连接。 第二步,建立数据流通道。手机A创建数据流的
内核环形缓冲区是物理内存的一部分,用于保存内核的日志消息。它具有固定的大小,这意味着一旦缓冲区已满,较旧的日志记录将被覆盖。
最近几年来,很多人都在使用降噪耳机。这种设备能让人在吵闹的环境中享受安静,安心地听音乐或工作。
在事件处理层(evdev.c)中结构体evdev_client定义了一个环形缓冲区(circular buffer),其原理是用数组的方式实现了一个先进先出的循环队列(circular queue),用以缓存内核驱动上报给用户层的input_event事件。 struct evdev_client { unsigned int head; // 头指针 unsigned int tail; // 尾指针 unsign
消息队列是实现简单消息队列的内核对象,允许线程和ISR异步发送和接收固定大小的数据项。
环形缓冲区(ring buffer),环形队列(ring queue) 多用于2个线程之间传递数据,是标准的先入先出(FIFO)模型。一般来说,对于多线程共享数据,需要使用mutex来同步,这样共享数据才不至于发生不可预测的修改/读取,然而,mutex的使用也带来了额外的系统开销,ring buffer/queue 的引入,就是为了有效地解决这个问题,因其特殊的结构及算法,可以用于2个线程中共享数据的同步,而且必须遵循1个线程push in,另一线程pull out的原则。
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
1、Buffer由数组BufferDescriptor[]数组进行管理。该数组由函数InitBufferPool创建,大小为NBuffers个成员即BufferDesc。该数组创建后由StrategyControl进行管理,firstFreeBuffer为链表头,指向链表第一个成员;lastFreeBuffer指向链表尾;所有free list中成员由freeNext串起来,该值为数组下标。
在上章34.Linux-printk分析、使用printk调试驱动里讲述了: printk()会将打印信息存在内核的环形缓冲区log_buf[]里, 可以通过dmesg命令来查看log_buf[]
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
消费者越来越需要可以随时通过语音控制的产品,可以与数字世界更加安全的和自然的交互。
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
录音采用的是AudioRecord,通过MediaCodec进行编码,用MediaMuxer合成输出MP4文件。
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
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