MPlayer是一款开源多媒体播放器,在主流的Linux、windows、Mac OS 都能运行,主要广泛用在Linux系统上; Mplayer不仅支持图形界面、也支持命令行播放。这篇文章就介绍如何将MplayerJ交叉编译移植到嵌入式开发板上运行,在命令行上正常的播放视频,LCD屏采用的帧缓冲驱动框架渲染图像。
MAD (libmad)是一个开源的高精度 MPEG 音频解码库,支持 MPEG-1(Layer I, Layer II 和 LayerIII(也就是 MP3)。LIBMAD 提供 24 -bit 的 PCM 输出,完全是定点计算,非常适合没有浮点支持的平台上使用。使用 libmad 提供的一系列 API,就可以非常简单地实现 MP3 数据解码工作。
Mpg123与libmad一样,支持mpeg1,2,2.5音频解码。目前来看mpg123比libmad支持了网络播放功能。而且libmad基本上开源社区在2005年左右,基本停止更新,mpg123至今还在持续更新源代码。 1. mpg123是如何支持某种音频驱动的? Mpg123跟liamad一样,向下也支持oss,alsa,win32等驱动,是如何支持的。Libmad是修改config文件的宏来完成,而mpg123是修改makefile或者configure来完成 ALSA_LIBS =-las
SDL系列讲解(一) 简介 SDL系列讲解(二) 环境搭建 SDL系列讲解(三) 工具安装 SDL是什么,能干什么,为什么我们要学习它? SDL系列讲解(四) demo讲解 SDL系列讲解(五) 调试c代码 SDL系列讲解(六) SDL_Activity流程 SDL系列讲解(七) SDL_image教程 SDL系列讲解(八) SDL_ttf教程 SDL系列讲解(九) 异常退出分析 SDL系列讲解(十) 按键处理流程 SDL系列讲解(十一) SDL_QUIT流程 SDL系列讲解(十二)创建窗口流程
Mpg123与libmad一样,支持mpeg1,2,2.5音频解码。目前来看mpg123比libmad支持了网络播放功能。而且libmad基本上开源社区在2005年左右,基本停止更新,mpg123至今还在持续更新源代码。
1. libmad 是一款Mpeg音频解码开源库,包括Mpeg1 ,Mpeg2 。其中mpeg1 包括了layer1 layer,layer3(俗称Mp3)三个规范。不支持非mpeg 家族的音频解码(如AAC,AC3等)。
拿来做些小玩意儿玩儿。最近移植madplay让板子支持mp3音乐播放,音质还不错!
torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。通过支持 PyTorch,torchaudio 遵循相同的理念,即提供强大的 GPU 加速,通过 autograd 系统专注于可训练的特征,并具有一致的风格(张量名称和维度名称)。因此,它主要是一个机器学习库,而不是一个通用的信号处理库。PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到,因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行,这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。
在android中播放声音可以用MediaPlayer和AudioTrack两种方案的,但是两种方案是有很大区别的,MediaPlayer可以播放多种格式的声音文件,例如MP3,AAC,WAV,OGG,MIDI等。而AudioTrack只能播放PCM数据流。
1. madplay基于libmad的基础上做了一个播放器,该播放器除了目前不支持网络播放以为,其余功能都支持。如快进播放,seek播放,暂停,恢复等
数码视讯Q5 CPU:晶晨S905M 4核1.5G 内存:1g 存储:8G 显卡:Mali-450 接口:HDMI USB2.0(两个) AV TF卡槽 RJ45(1000M)
音视频的格式是一个有歧义的说法。我们熟知的诸如Flv、Mp4、Mov啥的都是包装格式,可以理解为一种容器,就像一个盒子。里面放到是经过编码的音视频数据,而这些音视频数据都有自己的编码格式,如AAC、H264、H265等等。 今天要展示的是从直播流中获取到的音频编码数据进行解码并使用H5的音频API进行播放的过程。
以上就是通过libmad将mp3先解码成pcm,然后将pcm直接扔到/ dev/dsp音频设备中,但dsp音频设备属于oss架构,已经逐渐被alsa驱动取代,后续会介绍基于alsa驱动架构的mp3播放器
上一期刚刚掀完桌子没多久《Android MP3录制,波形显示,音频权限兼容与播放》,就有小伙伴问我:“一个音频的网络地址,如何根据这个获取它的波形图?”··· WTF(ノಠ益ಠ)ノ彡┻━┻,那一瞬间那是热泪盈眶啊,为什么我就没想到呢···反正肯定不是为了再水一篇文章就对了<( ̄︶ ̄)>。
RAG(Retrieval Augmented Generation)技术,通过检索与用户输入相关的信息片段,并结合外部知识库来生成更准确、更丰富的回答。解决 LLMs 在处理知识密集型任务时可能遇到的挑战, 如幻觉、知识过时和缺乏透明、可追溯的推理过程等。提供更准确的回答、降低推理成本、实现外部记忆。
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