首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用JTransforms分析和显示来自ExoPlayer的音频样本的频谱?

JTransforms是一个Java库,用于进行快速傅里叶变换(FFT)和逆变换(IFFT),用于音频、图像和信号处理等领域。它可以帮助我们分析和显示来自ExoPlayer的音频样本的频谱。

要使用JTransforms来分析和显示来自ExoPlayer的音频样本的频谱,可以按照以下步骤进行:

  1. 导入JTransforms库:首先,需要将JTransforms库添加到项目的依赖中。可以从JTransforms的官方网站(https://sites.google.com/site/piotrwendykier/software/jtransforms)下载最新版本的库,并将其添加到项目中。
  2. 获取音频样本:从ExoPlayer中获取音频样本数据。可以使用ExoPlayer的AudioSink接口来获取音频样本数据。具体的实现方式取决于你使用的ExoPlayer版本和配置。
  3. 执行快速傅里叶变换:使用JTransforms库中的FFT类执行快速傅里叶变换。将获取到的音频样本数据作为输入,得到频谱数据。可以根据需要选择执行正向FFT还是逆向FFT。
  4. 显示频谱:将得到的频谱数据进行可视化,以便分析和显示。可以使用各种图表库或绘图库来绘制频谱图。常见的选择包括JavaFX、Swing、AWT等。

以下是一个示例代码片段,演示如何使用JTransforms来分析和显示来自ExoPlayer的音频样本的频谱:

代码语言:java
复制
// 导入JTransforms库
import org.jtransforms.fft.DoubleFFT_1D;

// 获取音频样本数据
byte[] audioSamples = exoPlayer.getAudioSamples();

// 执行快速傅里叶变换
int fftSize = audioSamples.length;
DoubleFFT_1D fft = new DoubleFFT_1D(fftSize);
double[] audioData = new double[fftSize];
for (int i = 0; i < fftSize; i++) {
    audioData[i] = (double) audioSamples[i];
}
fft.realForward(audioData);

// 显示频谱
// 这里使用JavaFX的示例,需要在JavaFX应用程序中运行
import javafx.application.Application;
import javafx.scene.Scene;
import javafx.scene.chart.LineChart;
import javafx.scene.chart.NumberAxis;
import javafx.scene.chart.XYChart;
import javafx.stage.Stage;

public class SpectrumAnalyzer extends Application {
    @Override
    public void start(Stage stage) {
        // 创建频谱图表
        NumberAxis xAxis = new NumberAxis();
        NumberAxis yAxis = new NumberAxis();
        LineChart<Number, Number> chart = new LineChart<>(xAxis, yAxis);
        chart.setTitle("Audio Spectrum");
        chart.setCreateSymbols(false);

        // 添加频谱数据
        XYChart.Series<Number, Number> series = new XYChart.Series<>();
        for (int i = 0; i < fftSize / 2; i++) {
            series.getData().add(new XYChart.Data<>(i, audioData[i]));
        }
        chart.getData().add(series);

        // 创建场景并显示图表
        Scene scene = new Scene(chart, 800, 600);
        stage.setScene(scene);
        stage.show();
    }

    public static void main(String[] args) {
        launch(args);
    }
}

这只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。希望这能帮助你使用JTransforms分析和显示来自ExoPlayer的音频样本的频谱。

关于腾讯云的相关产品和产品介绍链接地址,由于要求不能提及具体品牌商,建议你访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)查找与音频处理、云计算等相关的产品和服务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用样本隐秘性问题竞争分析

作者:Haim Kaplan,David Naori,Danny Raz 摘要:我们扩展了标准在线最坏情况模型,以适应过去在许多实际场景中可供在线玩家使用体验。...我们通过提前向在线玩家展示对抗性输入随机样本来做到这一点。在线播放器与在线到达输入部分预期最佳值竞争。...我们模型在现有的在线随机模型(例如,从分布中i.i.d中绘制项目)和在线最坏情况模型之间架起桥梁。我们也以类似的方式(通过揭示样本)扩展在线随机顺序模型。 我们在新模型中研究经典秘书问题。...在最坏情况模型中,我们提出了一种简单在线算法,对任何样本大小都具有最佳竞争比率。在随机顺序模型中,我们还提供了一个简单在线算法,对于小样本量,其竞争比率几乎是紧张。...有趣是,我们证明,对于足够大样本,在最差投射随机序列模型中,没有算法可以同时最优。

42130

追根溯源解杂音之谜,臻于至善得完美音质

对比分析可得出: 从频谱图中看出,异常PCM在人耳十分敏感频响(1000~8000Hz )区域内音频数据严重缺失,导致“杂音问题” 从波形图中看出,异常与正常无声区有声区都吻合,若解封装、解码逻辑出现异常...备注: ExoPlayer对多音频ts分片支持不完善(issue),因此测试时需要调整相关接口。...但选择规则依然以上述所示(DefaultTrackSelector) iOSPC平台采用闭源组件,因此测试时使用了“互换两条音频流顺序”方法进行测试。...0:2 -map 1:0 -c copy OUTPUT_FILE 3、总结 从以上数据看到,iOSPC平台会默认选择第一条流,而在Android平台FFmpegExoPlayer会根据音频流属性来选择数值更好一条...,分别对存量视频进行双音频流检测对增量视频保证只转码单音频流; 参考资料 https://ffmpeg.org/doxygen/2.8/ https://github.com/google/ExoPlayer

3.1K81
  • 【音视频原理】音频编解码原理 ④ ( 音频压缩技术 | 分析 音频采样 占用 带宽 空间 | 人耳听觉 “ 掩蔽效应 “ | 频谱掩蔽效应 | “ 掩蔽阈值 “ 升高情况 | 时域掩蔽效应 )

    一、音频压缩技术 1、分析 音频采样 占用 带宽 空间 没有经过压缩 , 原始音频采样 , 是很大 , 占用带宽和磁盘空间极大 ; 如 : 采样频率为 44100 Hz , 采样位数是 16...分钟 , 需要 30G 空间 ; 从带宽分析 : 平时说 1M 带宽 , 是 1Mbps , 每秒钟只能传输 1Mb 数据 ; 上述音频 1 秒钟需要传输 44100 \times 16 \times...( 20Hz ~ 20000Hz ) 之内 , 也会被视为 " 冗余信号 " ; 在 " 掩蔽效应 " 中 , 主要 表现在 " 频谱掩蔽效应 " " 时域掩蔽效应 " 两个方面 ; 二、频谱掩蔽效应...1、频谱 " 掩蔽效应 " 下图中 , 横坐标 是 音频信号 频率值 , 单位 赫兹 Hz ; 纵坐标 是 音频信号 声音强度 , 单位 分贝 dB ; 纵坐标 声音强度 可以看做是 频率...强音信号 强度 持续时间 , 以及 弱音信号 频率强度等因素 ; 借助 人耳听觉 该特性 , 可以 将 被 时域掩蔽 弱音信号 , 当做 " 冗余信号 " 不进行 音频编码 , 这样就减少了编码数据量

    40120

    QQ音乐MV播放杂音问题解析

    频道 以上参数设置值与音频相符合,该环节正常 3、音频解码逻辑是否有问题 验证解码逻辑是否有问题,可以通过对PCM数据进行分析来确认。...从频谱图中看出,异常PCM在人耳十分敏感频响(1000~8000Hz )区域内音频数据严重缺失,导致“杂音问题” 从波形图中看出,异常与正常无声区有声区都吻合,若解封装、解码逻辑出现异常,极大几率是呈现无波动...备注: ExoPlayer对多音频ts分片支持不完善(issue),因此测试时需要调整相关接口。...但选择规则依然以上述所示(DefaultTrackSelector) iOSPC端采用闭源组件,因此测试时使用了“互换两条音频流顺序”方法进行测试。...0:2 -map 1:0 -c copy OUTPUT_FILE 总结 从以上数据看到,iOSPC端会默认选择第一条流,而在Android端FFmpegExoPlayer会根据音频流属性来选择数值更好一条

    5.4K10

    音视频开发之旅(45)-ExoPlayer 音频播放器实践(一)

    更详细介绍请参考官方文档或者Android 媒体播放框架MediaSession分析与实践 二、 简单实践 下面我们看下如何使用MediaSession框架实现简单音频播放 2.1 Server端实现...下一篇我们来分析umap实现,它是如何进行架构如何解决上面的问题。...完整代码已上传至 github https://github.com/ayyb1988/mediajourney 三、资料 ExoPlayer Android开发之ExoPlayer学习使用音频)...框架实现简单音频播放器(播放/暂停、切歌、倍速) 了解原理、具体实践以及流程分析,我们基本了解MediaSession框架以及ExoPlayer简单实用。...在具体实践之前我们先来学习分析下uamp这个google开源音频播放器是如何架构,看看在数据源设置以及播放管理方面是否可以学习借鉴。

    5.2K00

    追根溯源解杂音之谜,臻于至善得完美音质

    正常PCM数据频谱图: 异常PCM数据频谱图: 正常PCM数据波形图: 异常PCM数据波形图: 对比分析可得出: 从频谱图中看出,异常PCM在人耳十分敏感频响(1000~8000Hz )区域内音频数据严重缺失...,因此选择了第二条流播放 2、对比同类方案 分析了以上选择规则后,我们对各平台、框架进行了选择规则对比: 备注: ExoPlayer对多音频ts分片支持不完善(issue),因此测试时需要调整相关接口...但选择规则依然以上述所示(DefaultTrackSelector) iOSPC平台采用闭源组件,因此测试时使用了“互换两条音频流顺序”方法进行测试。...0:2 -map 1:0 -c copy OUTPUT_FILE 3、总结 从以上数据看到,iOSPC平台会默认选择第一条流,而在Android平台FFmpegExoPlayer会根据音频流属性来选择数值更好一条...,分别对存量视频进行双音频流检测对增量视频保证只转码单音频流;

    83700

    Android ExoPlayer 音画同步代码分析

    之前,恢复到原有的速度 三、ExoPlayer 音画同步分析 回到本文主题,我们来分析一下ExoPlayer音画同步方式,以便利用这种机制实现一些场景下多播放器同步。...主流播放器一样,ExoPlayer也是以音频为准同步方式,本文将一步一步解释说明。...我们这里主要分析Audio Master实现,自然时钟StandaloneMediaClock除了播放位置计算外,音画同步流程Audio Master方式基本一样。...在有些业务中音频输出ExoPlayer是分开,我们要考虑如何通过音频播放器去同步ExoPlayer视频渲染器,但有ExoPlayer具备高度可扩展性,我们可以通过自定时钟方式去同步ExoPlayer...图:音画同步主要调用流程 五、如何在业务中使用自定义MediaClock呢 ? ExoPlayer 具备很强可扩展性,但是如果通过传参数,是很难将自定义MediaClock传入进去

    1.3K20

    Wolfram 技术帮您通过咳嗽音来预测诊断新冠病毒

    综观这些参考资料,这项任务可能看起来颇具挑战性,就像只有顶尖研究人员才能完成任务一样。在本文中,我们将讨论如何使用Wolfram语言中机器学习音频功能获得这非常有希望结果。...该数据分为两类:来自COVID-19呈阳性患者48个样本来自COVID-19呈阴性患者73个样本: 例如,这些是数据中每个类随机样本: 尽管样本数量不平衡,但差异很小,足以使模型仍然有效。...我们使用来自于 Wolfram 函数库(https://resources.wolframcloud.com/FunctionRepository/)TrainTestSplit 创建训练测试集。...我们还可以使用“ NumberOfCoefficients”选项选择结果中所需系数数量: 我们可以检查“ AudioMFCC”NetEncoder应用于随机音频样本结果。...编码器输出是大小为{ n,nc }秩-2张量,其中n是应用预处理后分区数,nc是用于计算系数数: 我们可以看到音频如何被转换成代表音频倒谱(cepstral )特征矩阵。

    92630

    音视频开发之旅(66) - 音频变速不变调原理

    通过改变采样率进行音频变速,比如音视频播放器中 2 倍速,0.5 倍速播放。如果想要实现音频2.0倍速播放,只需要每隔一个样本点丢一个点,即采样率降低一半。...图片 图片来自 百科-响度 音调 声波是有可以看作是有无数个不同频谱、振幅相位正弦波组成,音调大小主要取决于声波基频高低,不同乐器基频不同,比如 bass频很低,而军鼓频率就比较高;钢琴键不同键频率也不同...1.3 音频分析处理—时域频域 音频分析处理领域可以分为时域频域。 时域上表现为 波形随着时间变化而变化。...频谱图如下 图片 音频分析处理也是一个非常有意思涉及内容很广领域,有些实现可以在时域比较方便完成实现,比如我们今天主题:变速不变调TSM就是在时域上进行处理。...,在变速时如果音调发生变化会使男生音变成萝莉音 了解音频分析时域频谱思路 学习时域压扩TSM变速不变调原理 了解重叠叠加算法OLA波形相似叠加算法(WSOLA) 感谢你阅读 下一篇我们通过

    2K20

    音频数据建模全流程代码示例:通过讲话人声音进行年龄预测

    但处理音频数据样例非常少见。在本文中,将介绍如何在机器学习帮助下准备、探索分析音频数据。简而言之:与其他形式(例如文本或图像)类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。...音频数据有趣之处在于您可以将其视为多种不同模式: 可以提取高级特征并分析表格数据等数据。 可以计算频率图并分析图像数据等数据。 可以使用时间敏感模型并分析时间序列数据等数据。...为了更好地理解这在频域中是如何表示,让我们看一下相应 STFT 频谱图。 当听录音时,可以观察到样本 3 具有覆盖多个频率不同背景噪声,而样本 4 中背景噪声相当恒定。...但是让我们研究一下如何消除此类噪音并修剪音频样本“捷径”。...对于本文这里示例,将只使用这个数据集大约 9'000 个音频文件样本。 看看这个数据集一些已经提取特征。 1. 特征分布调查 目标类别年龄性别的类别分布。 目标类别分布是不平衡

    1K40

    ExoPlayer播放音视频使用介绍

    它提供了AndroidMediaPlayer API替代品,用于在本地互联网上播放音频视频。...更少设备特定问题以及不同设备Android版本行为差异更小。 在Android 4.4(API级别19)及更高版本上支持Widevine通用加密。 您可以根据使用情况来自定义扩展播放器。...缺点: ExoPlayer标准音频视频组件依赖AndroidMediaCodec API,该API在Android 4.1 (API级别16)中发布。...这些实现在本指南后面会有更详细介绍。 以下代码显示如何使用适用于播放MP4文件MediaSource准备播放器。 // 在播放期间测量带宽。...给定两个视频AB,以下示例显示LoopingMediaSourceConcatenatingMediaSource如何一起使用来播放序列(A,A,B)。

    6.3K20

    音频数据建模全流程代码示例:通过讲话人声音进行年龄预测

    大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据样例非常少见。在本文中,将介绍如何在机器学习帮助下准备、探索分析音频数据。...可以计算频率图并分析图像数据等数据。 可以使用时间敏感模型并分析时间序列数据等数据。 可以使用语音到文本模型并像文本数据一样分析数据。 在本文中,我们将介绍前三种方法。首先看看音频数据实际样子。...为了更好地理解这在频域中是如何表示,让我们看一下相应 STFT 频谱图。 当听录音时,可以观察到样本 3 具有覆盖多个频率不同背景噪声,而样本 4 中背景噪声相当恒定。...但是让我们研究一下如何消除此类噪音并修剪音频样本“捷径”。...对于本文这里示例,将只使用这个数据集大约 9'000 个音频文件样本。 看看这个数据集一些已经提取特征。 1、特征分布调查 目标类别年龄性别的类别分布。

    1.5K10

    神经网络如何识别语音到文本

    这一次,我们研发部门训练了一个卷积神经网络来识别语音命令,并研究神经网络如何帮助处理语音到文本任务。 神经网络如何识别音频信号 新项目的目标是创建一个模型来正确识别人类所说单词。...•对模型进行流识别测试 我们如何教神经网络识别传入音频信号 在研究中,我们使用了wav格式音频信号,在16位量化采样频率为16khz。...考虑到人类感知频率对数依赖性,我们使用了小频谱系数。 ? ? 预加重 信号音量大小不同。为了将音频以一种形式呈现,我们标准化并使用高通滤波器来降低噪音。预强调是语音识别任务一个过滤器。...这是最适合这项任务模型。CNN通过二维卷积运算分析图像空间依赖性。神经网络对非平稳信号进行分析,识别出时域频域重要判据。 我们应用张量n x k,其中n是频率个数,k是时间样本个数。...我们使用一个基于卷积网络VAD任务简化模型。我们把它分成两类:说话不说话。我们使用来自谷歌数据作为语音数据背景噪声,以及来自办公室、街道城市环境手动记录非语音噪声。

    2.1K20

    如何在Ubuntu中使用“Avconv”工具记录您桌面视频音频

    Libav是一套跨平台用来处理多媒体文件,流和协议工具,它最初是从FFmpeg项目分叉。 Libav包括许多子工具,如: Avplay:视频音频播放器。...Avconv:一个多媒体转换器以及不同来源视频音频记录。 Avprobe:连接到多媒体文件流返回许多有用信息关于它统计信息工具。...在本文中,我们将解释如何使用记录在Debian / Ubuntu/ Linux Mint发行了“Avconv”计划Linux桌面的视频音频。...录音质量是相当不错。 播放录制视频 下面是我使用“avconv”工具录制视频。 第3步:开始视频音频录制桌面 5.如果你想录制声音为好,先运行此命令列出所有的音频可用输入源。...录制桌面音频 结论 “avconv”工具,可以用来做很多其他事情,而不仅仅是记录桌面上视频音频。 有关“avconv”工具进一步使用详细信息,您可以访问官方指南。

    1.6K30

    手机侧信道窃听攻击

    通过在后台运行AccDataRec APP同时收集加速度计读数。记录加速度信号后,计算每个轴连续小波变换并生成相应比例图,这些比例图显示了频率分量大小如何随时间变化。...A.预处理系统主要目的是识别并重构由智能手机加速度计捕获语音信息。与分析原始波形数据相比,识别语音信号一种更为普遍优雅方法是分析频谱图表示。...这样表示显示了信号频率分量以及它们强度如何随时间变化。在基于常规音频信号语音识别任务中,通常会在Mel刻度上进一步处理频谱图,以计算梅尔频率倒谱系数倒谱系数(MFCC)。...图片在不失一般性前提下,现在使用三星S8来帮助说明如何从原始加速度测量中生成频谱图。上图(a)上图(b)显示了从两个不同设置收集原始加速度信号。...对于语音重构,由于重构网络主要学习加速度信号音频信号之间映射,因此使用20 Hz截止频率来保留更多语音信息。下图(b)(a)显示了截止频率为20 Hz滤波后加速度信号。

    54131

    ExoPlayer 漫谈之解码器复用

    播放器性能极致优化,就是要发现播放流程中一点一滴耗时,然后分析这些耗时,并提出有效方式解决这些耗时.了解过ExoPlayer播放器同学们都知道ExoPlayer解码是依赖Android系统提供原生解码模块...,即MediaCodec来实行视频音频解码....针对codec 复用, 在2.10版本之前2.10之后版本, 使用方式原理还是有所不同....,只要视频渲染器保持在启用启动状态,ExoPlayer就会尽可能重复使用视频解码器。...我们如何复用解码器 保证你播放视频格式是相同,例如短视频信息流都是H264/AAC编码格式 如果使用ExoPlayer播放器,最好使用同一个ExoPlayer实例,因为codec实例是封装在ExoPlayer

    2.6K60

    影视后期丨Adobe Audition安装教程-AU软件全版本下载地址 +干货分享

    显示频谱频率显示器:是否显示频谱编辑区显示频谱音调显示器:是否显示音调编辑区打开 “频谱编辑器” 后,会点亮以下工具:时间选择工具(T):框选 “波形” 上指定时间段框选工具(E):框选 “波形/频率图...噪声样本(需打开“频谱频率显示器”)捕捉噪声样本:从音轨(频谱频率显示器)选区提取噪声样本保存当前噪声样本:将噪声样本另存为 .fft 文件从磁盘中加载噪声样本:打开之前保存 FFT 格式噪声样本如果音频中只有一小段杂音...高级设置频谱衰减率:当音频低于噪声基准时处理频率百分比平滑:分析后变化非常大频段(如白噪声)将以不同于恒定频段(如60Hz嗡嗡声)方式进行平滑精度因数:控制振幅变化(建议5~10之间)过渡宽度:...噪声所需音频之间振幅范围FFT大小:确定分析单个频段数量(建议4096~8192之间)噪声样本快照:捕捉音频样本中包含噪声快照数量(值为4000时最适合生成准确数据)7、立体声声像声像指(人耳感知到...,很多需要对音频进行处理小伙伴们都会使用这款软件,软件功能非常丰富,我们在进行音频编辑 工作 时候难免需要对音频时间进行锁定处理,不过对于刚上手这款软件新用户们并不知道如何操作,小编请教了以下身边

    2.9K20

    ExoPlayer 多路流切换

    三、ExoPlayer 如何实现多路流切换? 这里我们不说DASH、HLS部分,这部分其实有很多资料,ExoPlayer本身也是支持。...3.3 MediaPlayer是否支持多路流 不支持,也没法切换 3.4 ExoPlayer如何将多路流输入到播放器中?...4.2 对齐结果补充 4.2.1 音频视频对齐共同点: 音频视频对齐时各自渲染器都可能会有轻微跳帧现象,当然这些调整卡顿感也IO速度、CPU负载网速也有一定关系,磁盘、CPU运行效率越高,...对齐过程中,ExoPlayer只要存在音频渲染器,那么音画同步时间以音频为准。 对齐过程中,如果缺少音频,那么音画同步以独立时钟为主。...独立时钟相比音频时钟而言,由于线程执行速度要慢且时间不可静止问题,视频画面可能需要跳过很多帧,甚至会卡帧。 对于视频渲染器,ExoPlayer为了避免黑屏,内部会强制渲染首帧部分关键帧。

    1.1K31

    Google Duo采用WaveNetEQ填补语音间隙

    为了抵消数据包丢失影响,WebRTCNetEQ组件使用信号处理方法分析语音并产生平滑连续性。...自回归网络负责信号连续性,它通过使每个生成样本取决于网络先前输出来提供语音短期中期结构。调节网络会影响自回归网络,并产生与移动速度较慢输入功能一致音频。...过去音频信号频谱图被用作调节网络输入,该调节网络提取有关韵律和文本内容有限信息。这些被压缩信息被反馈到自回归网络,该网络将其与近期音频相结合,以预测波形域中下一个样本。...在推理过程中,Google通过teacher forcing用最新音频来“预热”自回归网络。之后,模型将提供自己输出作为下一步输入。来自较长音频部分MEL频谱图则被用作调节网络输入。...Google一直在Duo上试验WaveNetEQ,结果显示WaveNetEQ对通话质量用户体验都有积极影响。

    88220
    领券