音视频基础之音频常见名词

news2024/11/15 14:00:24

采样频率 每秒钟采样的点的个数。常用的采样频率有:
22000(22kHz): 无线广播。
44100(44.1kHz):CD音质。
48000(48kHz): 数字电视,DVD。
96000(96kHz): 蓝光,高清DVD。
192000(192kHz): 蓝光,高清DVD。

采样精度(采样深度):每个“样本点”的大小,
常用的大小为8bit, 16bit,24bit。

**通道数:**单声道,双声道,四声道,5.1声道。
**比特率:**每秒传输的bit数,单位为:bps(Bit Per Second)
间接衡量声音质量的一个标准。
没有压缩的音频数据的比特率 = 采样频率 * 采样精度 * 通道数。

码率: 压缩后的音频数据的比特率。常见的码率:
96kbps: FM质量
128-160kbps:一般质量音频。
192kbps: CD质量。
256-320Kbps:高质量音频

码率越大,压缩效率越低,音质越好,压缩后数据越大。
码率 = 音频文件大小/时长

比如:采样频率44100,采样精度16bit,2通道(声道),采集4分钟的数据

44100162460= ‭338688000‬bit
‭338688000‬/8/1024/1024 = 40M字节

比特率:采样频率 * 采样精度 * 通道数 = 44100162= 1411200bit/s

:
每次编码的采样单元数,比如MP3通常是1152个采样点作为一个编码单元,AAC通常是1024个采样点作为一个编码单元。

帧长:
可以指每帧播放持续的时间:每帧持续时间(秒) = 每帧采样点数 / 采样频率(HZ)
比如:MP3 48k, 1152个采样点,每帧则为 24毫秒
1152/48000= 0.024 秒 = 24毫秒;
也可以指压缩后每帧的数据长度。

所以讲到帧的时候要注意他适用的场合。

交错模式:数字音频信号存储的方式。数据以连续帧的方式存放,即首先记录帧1的左声道样本和右声道样本,再开始帧2的记录…

在这里插入图片描述

非交错模式:首先记录的是一个周期内所有帧的左声道样本,再记录所有右声道样本
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/358472.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【C++提高编程】C++全栈体系(二十二)

C提高编程 第三章 STL - 常用容器 五、stack容器 1. stack 基本概念 概念:stack是一种先进后出(First In Last Out,FILO)的数据结构,它只有一个出口 栈中只有顶端的元素才可以被外界使用,因此栈不允许有遍历行为 栈中进入数据称为 — 入…

startForegroundService与startService 使用浅析

一. 了解服务(Service)的概念 service是安卓开发中一个很重要组件,意为“服务”。与我们常见的activity不同,“服务”是默默的在背后进行工作的,通常,它用于在后台为我们执行一些耗时,或者需要…

【机器学习】Adaboost

1.什么是Adaboost AdaBoost(adapt boost),自适应推进算法,属于Boosting方法的学习机制。是一种通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并进行线性结合的过程。它的自适应在于:被前一个基本分类器误分类的样本的权值会…

二叉树最大深度、最小深度、以及n叉树的最大深度

1.N 叉树的最大深度 给定一个 N 叉树,找到其最大深度。 最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点总数。 N 叉树输入按层序遍历序列化表示,每组子节点由空值分隔(请参见示例)。 示例 1: 输入&#xff…

多因子模型(MFM)

多因子模型(Muiti-Factor M: MFM)因子投资基础CAPM (资本资产定价模型)APT套利定价理论截面数据 & 时间序列数据 & 面板数据定价误差 α\alphaαalpha 出现的原因线性多因子模型Fama-French三因子模型三因子的计算公式利用alpha大小进行购买股票…

centos误删python2后怎么重新安装

此教程为离线安装 一. 先查询系统版本 cat /proc/version Linux version 3.10.0-1127.el7.x86_64 (mockbuildkbuilder.bsys.centos.org) (gcc version 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-39) (GCC) ) #1 SMP Tue Mar 31 23:36:51 UTC 2020 二. 安装python2.7.5(已知原python版…

【C++修炼之路】19.AVL树

每一个不曾起舞的日子都是对生命的辜负 AVL树前言:一.AVL树的概念二.AVL树的结构2.1 AVL树节点的定义2.2 AVL树的结构2.3 AVL树的插入2.4 AVL树的验证2.5 AVL树的删除(了解)三.AVL树的旋转(重要)3.1 左单旋3.2 右单旋3.3 左右双旋3.4 右左双旋…

2023年 ChatGPT 研究报告

第一章 行业概况 ChatGPT是由OpenAI 团队研发创造,OpenAI是由创业家埃隆马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得蒂尔等人于2015年在旧金山创立的一家非盈利的AI研究公司,拥有多位硅谷重量级人物的资金支…

最简单得方法解决TCP分包粘包问题

如何用最简单的方法解决TCP传输中的分包粘包问题? 首先需要说明一点,分包粘包等等一系列的问题并不是协议本身存在的问题,而是程序员在写代码的时候,没有搞清楚数据的边界导致的。 看个简单的例子,TCP客户端不断的向服…

SAP 解析固定资产的减值功能

SAP固定资产的减值功能 若固定资产出现减值迹象,也就是固定资产的可收回金额小于账面价值时,就要计提固定资产减值准备。 分录: 借:资产减值损失(损益科目) 贷:固定资产减值准备(资…

骨传导耳机是不是智商税?骨传导耳机真的不伤耳吗?

很多人对骨传导耳机是具有一定的了解,但是对骨传导耳机还是有一定的刻板印象,那么骨传导耳机到底是不是智商税呢?主要还是要从骨传导耳机传声原理上讨论。 骨传导耳机是属于固体传声的一种方式,通过骨骼传递声音,在使用…

一种基于强化学习的自动变道机动方法

文章目录摘要前言相关的工作方法论动作空间奖励函数设计Q学习仿真结果结论摘要 变道是一项至关重要的车辆操作,需要与周围车辆协调。建立在基于规则的模型上的自动换道功能可能在预定义的操作条件下表现良好,但在遇到意外情况时可能容易失败。在我们的研…

谈一谈正向代理和反向代理?

谈一谈正向代理和反向代理?什么是代理服务器(Proxy Serve)?为什么使用代理服务器?什么是正向代理什么是反向代理正向代理和反向代理的区别正向代理的应用反向代理的应用什么是代理服务器(Proxy Serve&#…

android kotlin 协程(四) 协程间的通信

android kotlin 协程(四) 协程间的通信 学完本篇你将会了解到: channelproduceactorselect 先来通过上一篇的简单案例回顾一下挂起于恢复: fun main() {val waitTime measureTimeMillis {runBlocking<Unit> {println("main start") // 1 // …

学会这些Jmeter插件,才能设计出复杂性能测试场景

为什么要使用jmeter线程组插件呢&#xff1f; jmeter自带的线程组插件模拟的压测场景非常有限&#xff0c;当需要模拟复杂压测场景的时候&#xff0c;推荐大家使用jmeter线程组插件。 如何下载jmeter线程组插件呢&#xff1f; 早期版本的jmeter可以针对我们需要的扩展功能&a…

软考案例分析题精选

试题一&#xff1a;阅读下列说明&#xff0c;回答问题1至问题4&#xff0c;将解答填入答题纸的对应栏内。某公司中标了一个软件开发项目&#xff0c;项目经理根据以往的经验估算了开发过程中各项任务需要的工期及预算成本&#xff0c;如下表所示&#xff1a;任务紧前任务工期PV…

大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-1-Rancher+K3s

前文回顾 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-0-边缘容器及架构简介 &#x1f4da;️Reference: IoT 边缘计算系列文章 Rancher K3s 简介 Rancher&#xff1a; Kubernetes 统一管理平台&#xff0c; Rancher 是为采用容器的团队提供的一个完整的软件栈。它解决了管理多个…

PCI设备驱动初探(仅仅是内核部分,不是具体设备驱动)

在操作系统中&#xff0c;声卡、网卡之类的设备驱动并不像硬盘、鼠标、键盘等等驱动直接编写就行了。它们是建立在内核PCI驱动基础上的&#xff0c;也就是说这类设备通过PCI总线与系统通信。所以要编写这类的驱动首先要构造一个PCI设备的内核驱动&#xff0c;这样我们才能继续正…

Hive学习——DDLDML语句

目录 一、Hive数据类型 (一)Hive基本数据类型 (二)Hive的基本数据类型转换 (三)Hive集合数据类型 (四)文本文件数据编码 (五)读时模式 (六)Hive数据结构 二、DDL&DML命令 (一)数据库操作 1.创建数据库 2.查看数据库 3.修改数据库 4.删除数据库 5.切换(使用)指…