重采样音频时的FFMPEG失真

是指在使用FFMPEG工具对音频进行采样率转换时可能出现的音质损失或失真现象。FFMPEG是一个开源的跨平台音视频处理工具，可以进行音频编解码、格式转换、剪辑、合并等操作。

在进行音频重采样时，如果源音频的采样率与目标采样率不一致，就需要使用重采样算法进行转换。常见的重采样算法有最近邻插值、线性插值、卷积插值等。这些算法会根据采样率的差异对音频进行插值或截取操作，从而导致一定程度的音质损失。

为了减少重采样时的失真，可以采取以下措施：

选择合适的重采样算法：不同的重采样算法对音质的影响不同，可以根据具体需求选择合适的算法。例如，卷积插值算法通常能够提供较好的音质，但计算复杂度较高。
控制重采样的参数：在进行重采样时，可以调整一些参数来平衡音质和性能。例如，可以调整插值的阶数、滤波器的截止频率等。
使用高质量的源音频：如果源音频的质量较低，进行重采样时可能会进一步加剧失真。因此，使用高质量的源音频可以减少失真的程度。
进行后处理：在重采样后，可以对音频进行一些后处理操作，如均衡器、动态范围压缩等，以改善音质。

腾讯云提供了一系列与音视频处理相关的产品和服务，包括音视频转码、音视频直播、音视频剪辑等。具体推荐的产品和产品介绍链接地址如下：

音视频转码：腾讯云音视频转码服务（https://cloud.tencent.com/product/avc）
音视频直播：腾讯云直播（https://cloud.tencent.com/product/live）
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以上是关于重采样音频时的FFMPEG失真的完善且全面的答案。

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FFmpeg在很多地方都运用了缓存机制，比如《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书的“3.3.2 对视频流重新编码”介绍了编解码的数据缓存，不单是视频编码过程和视频解码过程有缓存，甚至连音频重采样都用到了缓存...也就是说，重采样函数swr_convert一次只会输出指定长度的音频数据，超出这个长度的数据被留在重采样的缓存当中。...那么swr_convert函数的返回值就是本次冲走的输出数据大小，当返回值为0时，表示重采样缓存已经冲光了，再也没有剩余的数据了，此时才能结束音频的格式转换操作。...只有ogg、amr、wma等格式的每帧音频长度不固定，才需要额外处理音频的重采样缓存，于是对《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书第五章的重采样代码改动如下。...，补充下面的重采样缓存冲刷代码，这样新生成的音频文件才是完整的： while (1) { // 冲走重采样的缓存（兼容对ogg、amr等格式的重采样） // 重采样。

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基于傅里叶变换的音频重采样算法 (附完整c代码)

前面有提到音频采样算法： WebRTC 音频采样算法附完整C++示例代码简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码) 近段时间有不少朋友给我写过邮件，说了一些他们使用的情况和问题。...所以有需要的同学可以，参考之。回到本次的主题，在以前做图像算法的时候，就一直在想一个问题，是否可以利用傅里叶变换的特性进行图像的重采样呢？这个一直是我心中的一个小石头，一直没放下。...从理论上来说，可行的，只是估计最终质量并不能保证。最佳的尝试莫过于音频重采样，在很多时候，我们经常需要对一个音频进行傅里叶变换，然后进行上采样或下采样的操作。...那是不是可以直接就在频域进行重采样呢？这样的做法是不是质量就能有所保障呢？事实证明，这是可行的。经过简单试验，基于傅里叶变换的音频重采样算法就这样出炉了。...这样也符合我的要求，真正应用的时候再使用fftw3替换之即可，在验证思路的时候，没必要动用fftw3，这也是我为什么使用简洁重采样的原因之一。每个步骤都要有策略和方法，不必太过较真。

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2023-03-17：使用Go语言和FFmpeg库实现音频重采样解码，并将其保存为PCM格式的文件。答案2023-03-17：在音视频处理领域，常常需要对音频进行重采样和解码，以便于后续的处理和分析。...本文将介绍如何使用Go语言及FFmpeg库实现音频重采样解码为PCM数据的过程。...1.前置知识和背景介绍在介绍音频重采样解码之前，我们需要了解几个基本概念：音频采样率：指音频信号每秒钟采样的次数，通常用赫兹（Hz）表示。常见的采样率有44100Hz、48000Hz等。...音频重采样：指改变音频采样率的过程，也可以理解为对音频做插值运算，使得原来采样率与目标采样率不一致的音频能够适配到目标采样率上。音频解码：指把已经编码压缩的音频文件解码成原始的音频数据流的过程。...2.实现步骤实现音频重采样解码为PCM数据的具体步骤如下：2.1.导入所需的FFmpeg库和Go语言包首先，我们需要导入一些必要的FFmpeg库和Go语言包，以便后续代码中能够正常调用相关接口和方法。

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, 这个数值单独拿出来没有任何意义 ; 将这个数值 100 输出到音响中 , 此时音响的输出设置的采样位数也是 8 位 , 将 100 放到音响中 , 就可以还原录制视频时的..., 等比例放大到 -32768 ~ +32767 取值范围中 , 计算过程如下 : \cfrac{100}{128} \times 32768 =25600 最后将重采样的 25600 采样值输入到...16 位采样位数的音响中 ; 二、音频概念 - 采样率 / 采样精度 / 音频通道 1、常用的音频采样率常用的音频采样频率 : 22000 Hz : 常用于无线广播 ; 44100 Hz : 常用于...20Hz ~ 20000Hz , 那么根据 " 奈奎斯特 Nyguist 采样定理 " , 想要保证人耳听到的声音不失真 , 需要使用 40000Hz 以上的采样率 ; 人耳听到的超过 44100Hz...因为谐振不同 ; 2、音频采样精度音频采样精度 , 就是采样值的位数 , 常见的采样位数有 : 8 位采样精度 : 使用 1 字节数据表示单个音频采样 ; 这是早期的数字音频系统使用 8 位采样精度

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重采样音频时的FFMPEG失真

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