当前位置: 首页 > news >正文

FFmpeg-swresample的更新

auto convert的创建

在FFmpeg/libavfilter/formats.c中定义了negotiate_videonegotiate_audio,在格式协商,对于video如果需要scale,那么就会自动创建scale作为convert,对于audio,如果需要重采样,则会创建aresample

static const AVFilterNegotiation negotiate_video = {.nb_mergers = FF_ARRAY_ELEMS(mergers_video),.mergers = mergers_video,.conversion_filter = "scale",.conversion_opts_offset = offsetof(AVFilterGraph, scale_sws_opts),
};static const AVFilterNegotiation negotiate_audio = {.nb_mergers = FF_ARRAY_ELEMS(mergers_audio),.mergers = mergers_audio,.conversion_filter = "aresample",.conversion_opts_offset = offsetof(AVFilterGraph, aresample_swr_opts),
};

merge相关

格式协商merge的时候,video有merge_pix_fmts,audio有merge_channel_layoutsmerge_sampleratesmerge_sample_fmts

static const AVFilterFormatsMerger mergers_video[] = {{.offset     = offsetof(AVFilterFormatsConfig, formats),.merge      = merge_pix_fmts,.can_merge  = can_merge_pix_fmts,},
};static const AVFilterFormatsMerger mergers_audio[] = {{.offset     = offsetof(AVFilterFormatsConfig, channel_layouts),.merge      = merge_channel_layouts,.can_merge  = NULL,},{.offset     = offsetof(AVFilterFormatsConfig, samplerates),.merge      = merge_samplerates,.can_merge  = can_merge_samplerates,},{.offset     = offsetof(AVFilterFormatsConfig, formats),.merge      = merge_sample_fmts,.can_merge  = can_merge_sample_fmts,},
};

ffmpeg的auto conversion开关

在ffmpeg_opt.c中有这个定义:

int auto_conversion_filters = 1;

如果是0,那么audio conversion是都可以关掉的,这段代码在configure_filtergraph()函数中,flag设置为AVFILTER_AUTO_CONVERT_NONE,所有的自动转换会被禁用。

if (!auto_conversion_filters)avfilter_graph_set_auto_convert(fg->graph, AVFILTER_AUTO_CONVERT_NONE);

ffmpeg使用soxr

  • -af aresample=resampler=soxr
ffmpeg -i chd-44100.wav -af aresample=resampler=soxr -ar 48000 chd-48000.wav -v 56

FFmpeg命令中,默认不指定aresample的时候是swr采样,使用soxr,就需要手动指定-af aresample=resampler=soxr

ffmpeg resample函数中的buf_set

ret= s->resampler->multiple_resample(s->resample, &out, out_count, &in, FFMAX(in_count-padless, 0), &consumed);
out_count -= ret;
ret_sum += ret;
buf_set(&out, &out, ret);
in_count -= consumed;
buf_set(&in, &in, consumed);

s->resampler->multiple_resample返回实际resample的sample数,consumed返回实际消耗的input sample数。

然后buf_set(&out, &out, ret)对out数据进行有效的长度设置,同时也重新计算了out_countin_countbuf_set(&in, &in, consumed)设置了输入数据的有效长度。

internal format的选择

首先要看下internal format的来历:

struct SwrContext {const AVClass *av_class;                        ///< AVClass used for AVOption and av_log()int log_level_offset;                           ///< logging level offsetvoid *log_ctx;                                  ///< parent logging contextenum AVSampleFormat  in_sample_fmt;             ///< input sample formatenum AVSampleFormat int_sample_fmt;             ///< internal sample format (AV_SAMPLE_FMT_FLTP or AV_SAMPLE_FMT_S16P)enum AVSampleFormat out_sample_fmt;             ///< output sample format

SwrContext中,定义了in_sample_fmtint_sample_fmtout_sample_fmt,其中int_sample_fmt就表示internal format,顾名思义,就是用于swresample内部的sample format格式。并且有四种取值:

AV_SAMPLE_FMT_S16P
AV_SAMPLE_FMT_S32P
AV_SAMPLE_FMT_FLTP
AV_SAMPLE_FMT_DBLP

实际的代码是:

    if(s->int_sample_fmt == AV_SAMPLE_FMT_NONE){if(   av_get_bytes_per_sample(s-> in_sample_fmt) <= 2&& av_get_bytes_per_sample(s->out_sample_fmt) <= 2){s->int_sample_fmt= AV_SAMPLE_FMT_S16P;}else if(   av_get_bytes_per_sample(s-> in_sample_fmt) <= 2&& !s->rematrix&& s->out_sample_rate==s->in_sample_rate&& !(s->flags & SWR_FLAG_RESAMPLE)){s->int_sample_fmt= AV_SAMPLE_FMT_S16P;}else if(   av_get_planar_sample_fmt(s-> in_sample_fmt) == AV_SAMPLE_FMT_S32P&& av_get_planar_sample_fmt(s->out_sample_fmt) == AV_SAMPLE_FMT_S32P&& !s->rematrix&& s->out_sample_rate == s->in_sample_rate&& !(s->flags & SWR_FLAG_RESAMPLE)&& s->engine != SWR_ENGINE_SOXR){s->int_sample_fmt= AV_SAMPLE_FMT_S32P;}else if(av_get_bytes_per_sample(s->in_sample_fmt) <= 4){s->int_sample_fmt= AV_SAMPLE_FMT_FLTP;}else{s->int_sample_fmt= AV_SAMPLE_FMT_DBLP;}}
  • 这段代码检查int_sample_fmt是否指定,如果未指定,则根据一些规则来选择一个合适的内部采样格式为:
    • 第一个if语句块中,如果输入和输出采样格式的每个采样点的字节数都小于等于2,则选择AV_SAMPLE_FMT_S16P作为内部采样格式。
    • 第二个else if语句块中,如果输入采样格式的每个采样点的字节数小于等于2,且不需要重新混音(rematrix为false)、输出采样率等于输入采样率、不需要重新采样(SWR_FLAG_RESAMPLE为false),则选择AV_SAMPLE_FMT_S16P作为内部采样格式。
    • 第三个else if语句块中,如果输入和输出采样格式都是32位平面格式(AV_SAMPLE_FMT_S32P),且不需要重新混音、输出采样率等于输入采样率、不需要重新采样、使用的引擎不是SOXR,则选择AV_SAMPLE_FMT_S32P作为内部采样格式。
    • 第四个else if语句块中,如果输入采样格式的每个采样点的字节数小于等于4,则选择AV_SAMPLE_FMT_FLTP作为内部采样格式。
    • 最后一个else语句块中,如果以上条件都不满足,则选择AV_SAMPLE_FMT_DBLP作为内部采样格式。

resample输入输出convert

    s->in_convert = swri_audio_convert_alloc(s->int_sample_fmt,s-> in_sample_fmt, s->used_ch_count, s->channel_map, 0);s->out_convert = swri_audio_convert_alloc(s->out_sample_fmt,s->int_sample_fmt, s->out.ch_count, NULL, 0);

比如internal sample fmt是fltp,输入输出sample fmt没有指定,输入文件是s16,那么输入输出默认就是s16,那么in_convert和out_convert的conv_f值如下:

s->in_convert

  • conv_f: <conv_AV_SAMPLE_FMT_S16_to_AV_SAMPLE_FMT_FLT>

s->out_convert

  • conv_f: <conv_AV_SAMPLE_FMT_FLT_to_AV_SAMPLE_FMT_S16>

convert初始化,不同的平台对应不同的版本:

#if ARCH_X86 && HAVE_X86ASM && HAVE_MMXswri_audio_convert_init_x86(ctx, out_fmt, in_fmt, channels);
#elif ARCH_ARMswri_audio_convert_init_arm(ctx, out_fmt, in_fmt, channels);
#elif ARCH_AARCH64swri_audio_convert_init_aarch64(ctx, out_fmt, in_fmt, channels);
#endif

ffmpeg swreample命令

resampler=swr

    ffmpeg -y -i 2ch-16k.wav -af aresample=resampler=swr -ac 2 -ar 48000 -f f32le out.pcm

不写aresample,默认会走swr

ffmpeg -y -i 2ch-16k.wav -ac 2 -ar 48000 -f f32le out.pcm

-f f32le:指定了保存的文件格式是PCM,不是wav,所以保存出来的文件按wav来解析是不对的,即使文件名为out.wav也不行。

resampler=soxr

ffmpeg -y -i 2ch-16k.wav -af aresample=resampler=soxr -ac 2 -ar 48000 -f f32le out.pcm

resampler=src

ffmpeg -y -i 2ch-16k.wav  -af "aresample=resampler=src" -filter_type sinc_best \
-ac 2 -ar 48000 -acodec pcm_f32le out.wavffmpeg -y -i 2ch-16k.wav -af "aresample=resampler=src" -ac 2 -ar 48000 -f f32le out.pcm -v 56

-acodec pcm_f32le:指定输出的格式是pcm_f32le,没有显示指定-f wav,实际上会根据输出文件名使用wav muxer.

-f f32le:f32le参数指定了输出的格式的同时,也保证了src重采样使用的内部数据格式是fltp

指定-acodec pcm_f32le,输出的格式codec格式是pcm_f32le,所以aresample的输出格式会设置为f32le:

./ffmpeg -y -i 2ch-16k.wav -af "aresample=resampler=src:filter_type=sinc_best" -ac 2 -ar 48000 -acodec pcm_f32le out.wav -v 56./ffmpeg -y -i 2ch-16k.wav -af "aresample=resampler=src:filter_type=sinc_fast" -ac 2 -ar 48000 -acodec pcm_f32le out.wav -v 56./ffmpeg -y -i 2ch-16k.wav -af "aresample=resampler=src:filter_type=sinc_fast:internal_sample_fmt=fltp" -ac 2 -ar 48000 out.wav -v 56./ffmpeg -y -i 2ch-16k.wav -af "aresample=resampler=src:filter_type=linear:internal_sample_fmt=fltp" -ac 2 -ar 48000 out.wav -v 56./ffmpeg -y -i 2ch-16k.wav -af "aresample=resampler=src:filter_type=zoh:internal_sample_fmt=fltp" -ac 2 -ar 48000 out.wav -v 56

如果没有指定-acodec pcm_f32le,而是通过aresample的option指定out_sample_fmt=flt,这时候,flt只是一个中间格式,最后会转换和输入格式一样的s16le

ffmpeg -y -i 2ch-16k.wav  -af "aresample=resampler=src:filter_type=sinc_best:out_sample_fmt=flt" \
-ac 2 -ar 48000 out.wav -v 56

可以看到如下log:

[ap] ch:2 chl:stereo fmt:s16 r:16000Hz -> ch:2 chl:stereo fmt:flt r:48000Hz
[ap] Using fltp internally between filters
[ap] ch:2 chl:stereo fmt:flt r:48000Hz -> ch:2 chl:stereo fmt:s16 r:48000Hz

相关文章:

FFmpeg-swresample的更新

auto convert的创建 在FFmpeg/libavfilter/formats.c中定义了negotiate_video和negotiate_audio&#xff0c;在格式协商&#xff0c;对于video如果需要scale&#xff0c;那么就会自动创建scale作为convert&#xff0c;对于audio&#xff0c;如果需要重采样&#xff0c;则会创建…...

回答网友 修改一个exe

网友说&#xff1a;他有个很多年前的没有源码的exe&#xff0c;在win10上没法用&#xff0c;让俺看一下。 俺看了一下&#xff0c;发现是窗体设计的背景色的问题。这个程序的背景色用的是clInactiveCaptionText。clInactiveCaptionText 在win10之前的系统上是灰色&#xff0c;但…...

数据可视化 - 动态柱状图

基础柱状图 通过Bar构建基础柱状图 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.options import LabelOpts # 使用Bar构建基础柱状图 bar Bar() # 添加X轴 bar.add_xaxis(["中国", "美国", "英国"]) # 添加Y轴 # 设置数值标签在右侧 b…...

【JVM】JVM五大内存区域介绍

目录 一、程序计数器&#xff08;线程私有&#xff09; 二、java虚拟机栈&#xff08;线程私有&#xff09; 2.1、虚拟机栈 2.2、栈相关测试 2.2.1、栈溢出 三、本地方法栈&#xff08;线程私有&#xff09; 四、java堆&#xff08;线程共享&#xff09; 五、方法区&…...

自动驾驶感知系统--惯性导航定位系统

惯性导航定位 惯性是所有质量体本身的基本属性&#xff0c;所以建立在牛顿定律基础上的惯性导航系统&#xff08;Inertial Navigation System,INS&#xff09;(简称惯导系统)不与外界发生任何光电联系&#xff0c;仅靠系统本身就能对车辆进行连续的三维定位和三维定向。卫星导…...

Netty简介

Netty Netty初体验基础概念Reactor模型传统的阻塞IO模型基础Reactor模型多线程Reactor模型 为什么要使用Netty&#xff1f; &#xff08;NIO的框架&#xff0c;用于解决高并发出现的问题&#xff09; *BIO:同步且阻塞的IO NIO:同步且非阻塞的IO&#xff08;不是说线程&#x…...

基于TCP/IP对等模型对计算机网络知识点的整合

目录 前言 应用层 Telnet SSH FTP/TFTP SNMP&#xff1a;简单的网络管理协议 HTTP&#xff1a;超文本传输协议 SMTP&#xff1a;电子邮件传输协议 DNS&#xff1a;域名解析协议 DHCP&#xff1a;动态主机配置协议 NTP&#xff1a;网络时钟协议 传输层 TCP UDP 端…...

【SQL应知应会】表分区(一)• Oracle版

欢迎来到爱书不爱输的程序猿的博客, 本博客致力于知识分享&#xff0c;与更多的人进行学习交流 本文收录于SQL应知应会专栏,本专栏主要用于记录对于数据库的一些学习&#xff0c;有基础也有进阶&#xff0c;有MySQL也有Oracle 分区表 • Oracle版 前言一、分区表1.什么是表分区…...

PostgreSQL 常用空间处理函数

1.OGC标准函数 管理函数&#xff1a; 添加几何字段 AddGeometryColumn(, , , , , ) 删除几何字段 DropGeometryColumn(, , ) 检查数据库几何字段并在geometry_columns中归档 Probe_Geometry_Columns() 给几何对象设置空间参考&#xff08;在通过一个范围做空间查询时常用&…...

ubuntu初始化/修改root密码

1.登录ubuntu后&#xff0c;使用sudo passwd root命令&#xff0c;进行root密码的初始化/修改&#xff0c;注&#xff1a;这里需要保证两次输入的密码都是同一个&#xff0c;才可成功 ubuntugt-ubuntu22-04-cmd-v1-0-32gb-100m:~/ocr$ sudo passwd root New password: Retype…...

【Linux后端服务器开发】select多路转接IO服务器

目录 一、高级IO 二、fcntl 三、select函数接口 四、select实现多路转接IO服务器 一、高级IO 在介绍五种IO模型之前&#xff0c;我们先讲解一个钓鱼例子。 有一条大河&#xff0c;河里有很多鱼&#xff0c;分布均匀。张三是一个钓鱼新手&#xff0c;他钓鱼的时候很紧张&a…...

支持向量机(iris)

代码&#xff1a; import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn import svm import numpy as np# 定义每一列的属性 colnames [sepal-length, sepal-width, petal-length, petal-width, class] # 读取数据 iris pd.read_csv(data\\i…...

24考研数据结构-第二章:线性表

目录 第二章&#xff1a;线性表2.1线性表的定义&#xff08;逻辑结构&#xff09;2.2 线性表的基本操作&#xff08;运算&#xff09;2.3 线性表的物理/存储结构&#xff08;确定了才确定数据结构&#xff09;2.3.1 顺序表的定义2.3.1.1 静态分配2.3.1.2 动态分配2.3.1.3 mallo…...

Mybatis 动态 sql 是做什么的?都有哪些动态 sql?能简述动态 sql 的执行原理不?

OGNL表达式 OGNL&#xff0c;全称为Object-Graph Navigation Language&#xff0c;它是一个功能强大的表达式语言&#xff0c;用来获取和设置Java对象的属性&#xff0c;它旨在提供一个更高的更抽象的层次来对Java对象图进行导航。 OGNL表达式的基本单位是"导航链"&a…...

250_C++_typedef std::function<int(std::vector<int> vtBits)> fnChkSstStt

假设我们需要定义一个函数类型来表示一个能够计算整数向量中所有元素之和的函数。 首先,我们定义一个函数,它的参数是一个 std::vector 类型的整数向量,返回值是 int 类型,表示所有元素之和: int sumVectorElements(std::vector<int> vt) {int sum = 0;for (int n…...

无涯教程-jQuery - Transfer方法函数

Transfer 效果可以与effect()方法一起使用。这会将元素的轮廓转移到另一个元素。尝试可视化两个元素之间的交互时非常有用。 Transfer - 语法 selector.effect( "transfer", {arguments}, speed ); 这是所有参数的描述- className - 传输元素将收到的可选类名。…...

openGauss学习笔记-24 openGauss 简单数据管理-模式匹配操作符

文章目录 openGauss学习笔记-24 openGauss 简单数据管理-模式匹配操作符24.1 LIKE24.2 SIMILAR TO24.3 POSIX正则表达式 openGauss学习笔记-24 openGauss 简单数据管理-模式匹配操作符 数据库提供了三种独立的实现模式匹配的方法&#xff1a;SQL LIKE操作符、SIMILAR TO操作符…...

JAVASE---数据类型与变量

1. 字面常量 常量即程序运行期间&#xff0c;固定不变的量称为常量&#xff0c;比如&#xff1a;一个礼拜七天&#xff0c;一年12个月等。 public class Demo{ public static void main(String[] args){ System.Out.println("hello world!"); System.Out.println(…...

IDEA Groovy 脚本一键生成实体类<mybatisplus>

配置数据库&#xff08;mysql&#xff09; 一键生成&#xff08;右键点击table&#xff09; 配置自己的groovy脚本 import com.intellij.database.model.DasTable import com.intellij.database.util.Case import com.intellij.database.util.DasUtil import com.intellij.data…...

无涯教程-jQuery - Puff方法函数

吹气效果可以与show/hide/toggle一起使用。通过按比例放大元素并同时隐藏它&#xff0c;可以形成粉扑效果。 Puff - 语法 selector.hide|show|toggle( "puff", {arguments}, speed ); 这是所有参数的描述- model - 效果的模式。可以是"显…...

挑战杯推荐项目

“人工智能”创意赛 - 智能艺术创作助手&#xff1a;借助大模型技术&#xff0c;开发能根据用户输入的主题、风格等要求&#xff0c;生成绘画、音乐、文学作品等多种形式艺术创作灵感或初稿的应用&#xff0c;帮助艺术家和创意爱好者激发创意、提高创作效率。 ​ - 个性化梦境…...

51c自动驾驶~合集58

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13967107 #CCA-Attention 全局池化局部保留&#xff0c;CCA-Attention为LLM长文本建模带来突破性进展 琶洲实验室、华南理工大学联合推出关键上下文感知注意力机制&#xff08;CCA-Attention&#xff09;&#xff0c;…...

如何在看板中有效管理突发紧急任务

在看板中有效管理突发紧急任务需要&#xff1a;设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP&#xff08;Work-in-Progress&#xff09;弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中&#xff0c;设立专门的紧急任务通道尤为重要&#xff0c;这能…...

Qt Http Server模块功能及架构

Qt Http Server 是 Qt 6.0 中引入的一个新模块&#xff0c;它提供了一个轻量级的 HTTP 服务器实现&#xff0c;主要用于构建基于 HTTP 的应用程序和服务。 功能介绍&#xff1a; 主要功能 HTTP服务器功能&#xff1a; 支持 HTTP/1.1 协议 简单的请求/响应处理模型 支持 GET…...

C# 类和继承(抽象类)

抽象类 抽象类是指设计为被继承的类。抽象类只能被用作其他类的基类。 不能创建抽象类的实例。抽象类使用abstract修饰符声明。 抽象类可以包含抽象成员或普通的非抽象成员。抽象类的成员可以是抽象成员和普通带 实现的成员的任意组合。抽象类自己可以派生自另一个抽象类。例…...

【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】

现在的图标点选越来越多&#xff0c;如何一步解决&#xff0c;采用 YOLOX 目标检测模式则可以轻松解决 要在 YOLOX 中使用按目录分类的图片数据集&#xff08;每个目录代表一个类别&#xff0c;目录下是该类别的所有图片&#xff09;&#xff0c;你需要进行以下配置步骤&#x…...

【Java_EE】Spring MVC

目录 Spring Web MVC ​编辑注解 RestController RequestMapping RequestParam RequestParam RequestBody PathVariable RequestPart 参数传递 注意事项 ​编辑参数重命名 RequestParam ​编辑​编辑传递集合 RequestParam 传递JSON数据 ​编辑RequestBody ​…...

自然语言处理——Transformer

自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效&#xff0c;它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息&#xff0c;但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN&#xff0c;但是…...

重启Eureka集群中的节点,对已经注册的服务有什么影响

先看答案&#xff0c;如果正确地操作&#xff0c;重启Eureka集群中的节点&#xff0c;对已经注册的服务影响非常小&#xff0c;甚至可以做到无感知。 但如果操作不当&#xff0c;可能会引发短暂的服务发现问题。 下面我们从Eureka的核心工作原理来详细分析这个问题。 Eureka的…...

Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用

Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用 Pinocchio (Pinocchio is not only a nose) 是一个开源的 C 库&#xff0c;专门用于快速计算机器人模型的正向运动学、逆向运动学、雅可比矩阵、动力学和动力学导数。它主要关注效率和准确性&#xff0c;并提供了一个通用的框架&…...