将声音帧从8KHz重新采样/上采样到48KHz（Java / Android）

Question

我正在开发一个安卓应用程序，它以48Khz (PCM 16位和单声道)的速率记录帧并将其发送到网络。此外，还有一个8Khz的音频流输入。因此，我接收到的是8Khz采样的帧并播放它们（我的AudioTrack对象设置为8Khz），但是当播放它们时，一切都正常，但延迟非常大。需要大约3秒钟才能听到声音。

我认为，如果我将接收到的帧从8Khz上采样到48Khz并播放它们，就不会有这么大的播放延迟。事实上，当我以相同速率记录和播放帧时，延迟非常低。坏的是，我被迫以这种方式进行：发送到48Khz并接收到8Khz。

如前所述，我正在尝试将一个声音帧（16位PCM）从8Khz上采样到48Khz。有人知道在Java中可以完成这个任务的例程/库/API吗？

我知道有关上采样离散信号的基础知识，但我认为设计和实现自己的FIR滤波器并将其与音频流卷积...太多了。而且，这超出了我的知识范围。

那么...有人能帮助我吗？有人知道我可以使用的Java库/例程吗？有什么建议或替代方案吗？

- arakn0

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@juergen，如果你要顶起一个老问题来修正“thanks in advanced”中的拼写错误，那么至少应该完全删除这个短语，因为它是没有价值的，并且修复其他的拼写错误。 - Nathan Tuggy

Answer 1

一种快速而简单的解决方案是线性插值。由于您总是以6的倍数进行采样，因此这非常容易做到：

它的工作方式有点像这样（C代码，未经测试，我没有正确处理最后一次迭代，但我认为它显示了这个想法）。

void resample (short * output, short * input, int n)
{
  // output ought to be 6 times as large as input (48000/8000).

  int i;
  for (i=0; i<n-1; i++)
  {
    output[i*6+0] = input[i]*6/6 + input[i+1]*0/6;
    output[i*6+1] = input[i]*5/6 + input[i+1]*1/6;
    output[i*6+2] = input[i]*4/6 + input[i+1]*2/6;
    output[i*6+3] = input[i]*3/6 + input[i+1]*3/6;
    output[i*6+4] = input[i]*2/6 + input[i+1]*4/6;
    output[i*6+5] = input[i]*1/6 + input[i+1]*5/6;
  }

线性插值不会给你带来很好的音质，但它便宜且快速。如果您想改进，可以使用三次样条插值。

如果您想要快速高质量的重采样，我建议您使用Android-NDK编译类似libresample的C重采样库，并使用JNI从Java调用它。这将会更快。编写JNI代码是大多数人回避的事情，但它相当容易。NDK有许多关于此的示例。 http://www.mega-nerd.com/SRC/index.html

- Nils Pipenbrinck

Answer 2

线性插值会引入伪像。有一个很好的Java库，可以进行高质量的重采样 - JSSRC (http://jssrc.khadkevich.org/)。

现在该代码已经在Github上发布：https://github.com/hutm/JSSRC

- Maksim Khadkevich

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你帮我省去了很多麻烦。你提供的网站已经无法访问，这里是存档链接 https://web.archive.org/web/20130902203226/http://jssrc.khadkevich.org ，还有Github代码库链接 https://github.com/hutm/JSSRC。 - kc ochibili

Answer 3

我无法使大多数库正常工作（https://github.com/hutm/JSSRC，https://github.com/simingweng/android-pcm-resample，https://github.com/ashqal/android-libresample）。它们在生成的音频中都存在问题，或者仅仅无法从48000Hz转换为44100Hz（这是我所需要的）。

然而，这个库完美地工作： https://github.com/JorenSix/TarsosDSP

这是一个功能强大的纯Java库，适用于Android（没有javax.sound依赖），可以做很多事情。但如果你只使用be.tarsos.dsp.resample包中的FilterKit、Resampler和SampelBuffers类，它非常好用且易于使用。

- Stéphane

Answer 4

TarsosDPS库对我的需求来说太重了，但我发现重新采样工具最初是作为一个更轻的3类库发布的：https://github.com/dnault/libresample4j

至于TarsosDPS，无需javax。

- Guillaume B