多核平台下声音采集与播放并发互斥技术研究

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基于多核处理器的视频编解码并行算法研究的开题报告

基于多核处理器的视频编解码并行算法研究的开题报告

基于多核处理器的视频编解码并行算法研究的开题报告一、选题背景和意义随着多媒体技术的迅速发展,视频编解码技术得到广泛应用。

视频编解码是将视频信号中的冗余信息去除,压缩视频信号的数据量,从而达到节约存储空间和提高传输速度的目的。

随着高清视频、3D视频、VR/AR视频等技术的普及,对视频编解码的要求越来越高。

在视频编解码过程中,由于数据量大、复杂度高等原因,处理速度成为制约其应用的瓶颈。

而多核处理器的出现为视频编解码速度的提升提供了新的方法。

多核处理器可以同时执行多个线程,从而提高处理速度。

因此,研究基于多核处理器的视频编解码并行算法,对提高视频编解码的速度和效率具有重要意义。

二、研究内容和技术路线本课题拟研究基于多核处理器的视频编解码并行算法。

具体研究内容包括以下几个方面:1. 多核处理器的基本原理和编程模型:介绍多核处理器的基本原理,例如并发的数据流执行、共享存储器等,并介绍基于多核处理器的并行编程模型,例如OpenMP、CUDA等。

2. 视频编解码的基本原理和算法:介绍视频编解码的基本原理,例如码流分析、帧间帧内预测、离散余弦变换、量化、熵编码等,并介绍主流视频编解码算法,例如H.264、HEVC等。

3. 多核处理器并行优化算法:基于多核处理器的并行编程模型,针对视频编解码算法进行优化,例如帧间帧内预测并行、离散余弦变换并行、量化并行、熵编码并行等。

4. 系统实现和测试:在多核处理器平台上实现优化后的视频编解码算法,并对其进行测试和评估,包括压缩比、码率、图像质量等指标。

技术路线:(1)确定研究内容和目标。

(2)学习多核处理器的基本原理和编程模型,学习视频编解码的基本原理和算法。

(3)研究多核处理器并行优化算法,开发并行编程代码。

(4)在多核处理器平台上实现优化后的视频编解码算法,并对其进行测试和评估。

(5)撰写毕业论文及报告。

三、研究的创新点本文研究基于多核处理器的视频编解码并行算法,具有以下几个创新点:1. 结合多核处理器的并行计算能力,优化视频编解码算法的执行效率。

多核并行计算在流媒体服务系统中的研究与应用的开题报告

多核并行计算在流媒体服务系统中的研究与应用的开题报告

多核并行计算在流媒体服务系统中的研究与应用的
开题报告
一、选题背景和意义
随着互联网技术的快速发展,流媒体服务系统成为了网络服务领域不可或缺的重要组成部分。

流媒体服务系统主要用于为用户提供音视频数据的传输和播放,如在线音乐、在线视频、直播等。

然而,流媒体数据的传输和播放需要消耗大量的计算资源和带宽资源,对于系统的性能要求极高。

多核并行计算技术是一种能够显著提高计算性能和效率的技术,能够充分利用多个处理器核心进行并行计算。

在流媒体服务系统中应用多核并行计算技术可以提升系统的性能和可靠性,增加用户体验。

本研究旨在探究多核并行计算在流媒体服务系统中的研究和应用,为优化流媒体服务系统的性能提供参考。

二、研究内容和思路
1. 多核并行计算技术的基础理论和应用方法
2. 流媒体服务系统的基本架构和技术特点
3. 多核并行计算在流媒体服务系统中的应用研究现状分析
4. 设计和实现多核并行计算在流媒体服务系统中的优化方案
5. 实验验证和性能评估
三、预期成果
1. 多核并行计算在流媒体服务系统中的应用方案设计和实现
2. 多核并行计算技术在流媒体服务系统中的性能优化效果评估
3. 学术论文
四、研究难点和挑战
1. 计算任务的划分和调度
2. 多核并行计算和传输数据之间的协同和优化
3. 多核并行计算的负载均衡和资源管理
五、研究方法和技术路线
1. 文献综述
2. 系统分析和设计
3. 编程实现
4. 实验测试与性能评估
5. 论文撰写和发表。

数字信号音频采样+频谱混叠

数字信号音频采样+频谱混叠

音乐采样实验姓名:罗金桃学号:20104836专业:集成电路设计与集成系统学院:通信工程学院实验背景:声音信号的采集与分析处理在工程应用中是经常需要解决的题,如何实时采集声音信号并对其分析处理,找出声音信号的特征在科学研究中是一项非常有意义的工作。

采样定理是信号处理中最重要的定理之一,通过采样定理,可以确定对原始信号的采样频率及采样周期,确保在对已采样信号进行恢复时不失真,又不浪费频带。

实验目的:本实验旨在对采样定理进行初步验证,体会频谱混叠现象,并大致确定音频信号的最低采样频率。

实验内容:本实验通过MATLAB软件,完成以下三项任务1、用fs=44100HZ采集一段音乐2、改变采样频率,用fs=5512HZ采集一段音乐,体会混叠现象3、录制一段自己的声音,试验当fs=?时,发生混叠实验内容如下:一、用44100HZ的频率对音乐进行采样,用如下程序对该音乐进行频率为44100HZ的采样:clc;[y,fs,nbits]=wavread('ww.wav'); %采样频率44100HZNFFT=2^nextpow2(length(y));fy=fft(y,NFFT)/length(y); %fft变换,p=2*abs(fy(1:NFFT)); %abs取幅度b=fs/2*linspace(0,1,NFFT); %b定义一个数组,作为图像的横坐标plot(b,p);sound(y,44100);图1,采样前二、用5512HZ的频率对音乐进行采样用实验一的程序对同一段音乐进行采样,将采样频率改为5512HZ,采样程序如下:clc;[y,fs,nbits]=wavread('ww.wav');y=y(1:1000000);y1=y(1:8:end);figure;NFFT=2^nextpow2(length(y1));fy=fft(y1,NFFT)/length(y1); %fft变换,p=2*abs(fy(1:NFFT)); %abs取幅度b=5512/2*linspace(0,1,NFFT); %b定义一个数组,作为图像的横坐标plot(b,p);wavwrite(y1,5512,'ww_0.wav');sound(y1,5512);图2,5512HZ采样播放音乐,与原始音乐相比,用5512HZ频率采样后的信号高频处有较多的杂音。

计算机音乐处理的实时采样与音频识别技术

计算机音乐处理的实时采样与音频识别技术

计算机音乐处理的实时采样与音频识别技术在计算机技术的发展过程中,音频处理一直是一个重要领域。

随着计算机性能的提升和音频处理算法的发展,实时采样和音频识别技术得到了广泛的应用和研究。

本文将介绍计算机音乐处理中的实时采样与音频识别技术,并探讨其在音乐产业中的应用前景。

一、实时采样技术实时采样是指将音频信号转换为数字信号的过程,常用的方法是使用模拟-数字转换器(ADC)将模拟音频信号转换为数字音频信号。

实时采样技术在音乐处理中有着广泛的应用,例如音乐制作、音频分析等。

随着ADC技术的不断发展,采样率越来越高,音频信号的还原质量也越来越好。

高采样率可以更准确地还原音频信号的细节和动态范围,提升音频的音质。

此外,采样的实时性也非常重要,特别是在音乐表演和实时音频处理中,实时采样技术可以在保证低延迟的情况下,捕捉和处理音频信号。

二、音频识别技术音频识别是指使用计算机算法来分析和识别音频信号中的音乐元素和特征。

音频识别技术在音乐产业中有着重要的应用,例如音乐自动分类、音乐推荐系统等。

音频识别技术可以通过计算音频信号的频谱特征、时域特征和时频特征来识别音乐元素,例如音调、旋律、和弦等。

这些识别结果可以为音乐制作提供参考,也可以用于音乐推荐系统,帮助用户发现符合自己喜好的音乐。

值得一提的是,深度学习技术在音频识别中发挥了巨大的作用。

通过训练大规模的音乐数据集,深度学习模型可以自动学习和提取音乐的特征,从而实现更准确的音频识别。

三、计算机音乐处理的应用前景计算机音乐处理的实时采样与音频识别技术在音乐产业中有着广阔的应用前景。

以下是一些应用场景的例子:1. 音乐制作:实时采样技术可以帮助音乐制作人员捕捉和录制音频信号,而音频识别技术可以辅助音乐制作人员分析和编辑音频,提高音乐的创作效率和质量。

2. 音乐教育:实时采样技术可以在音乐教育中使用,例如使用电子键盘进行实时乐器演奏和采样。

音频识别技术可以用于自动评估学生演奏的准确性和技巧,提供个性化的学习建议。

应用多核CPU的高性能计算技术研究

应用多核CPU的高性能计算技术研究

应用多核CPU的高性能计算技术研究在现代计算机系统中,多核CPU已经成为了标配。

多核CPU 可以同时执行多条指令,使得计算机系统的吞吐量得到了明显的提高。

然而,要发挥多核CPU的性能,需要开发一些应用程序,这些应用程序可以充分利用多核CPU的计算能力。

本文将介绍一些应用多核CPU的高性能计算技术的研究。

一、并行计算并行计算是指在一台计算机上同时执行多个任务,以提高计算机系统的效率和性能。

并行计算可以通过多线程、多进程或向量计算来实现。

其中,多线程是最常用的技术,因为它比其他技术更容易实现和管理。

多线程技术可以充分利用多核CPU的计算能力,因为每个线程可以在一个CPU核心上执行。

在并行计算中,需要解决的一个重要问题是数据同步。

由于多个线程或进程同时执行,它们可能会访问同一个内存区域。

如果不进行同步,就会产生数据冲突,导致计算结果出错。

因此,需要采用一些同步机制,例如互斥锁、读写锁、条件变量等。

二、CUDA技术CUDA技术是一种由英伟达公司开发的并行计算技术,它可以在GPU上同时执行多个线程。

CUDA技术可以充分利用GPU的计算能力,因为GPU可以同时处理大量的数据。

相比之下,CPU更适合处理复杂的控制流程。

CUDA技术可以用于许多应用程序,例如科学计算、图形处理等。

在CUDA技术中,每个线程都可以访问独立的内存空间,因此不需要同步机制。

但是,需要考虑如何将数据从主机内存复制到GPU内存。

数据复制是一个耗时的操作,如果复制的数据量很大,就会影响程序运行的效率。

因此,需要采用一些优化技术,例如异步数据复制、零拷贝技术等。

三、MPI技术MPI技术是一种分布式计算技术,它可以将多个计算节点组合成一个计算集群,以充分利用各个节点的计算能力。

MPI技术可以用于许多应用程序,例如分子动力学模拟、天气预报、金融风险评估等。

在MPI技术中,每个计算节点都有独立的内存空间,因此需要采用一些数据通信机制来实现节点之间的数据交换。

基于Android平台的音频播放处理研究与实现

基于Android平台的音频播放处理研究与实现

基于Android平台的音频播放处理研究与实现作者:王强洪蕾来源:《软件》2020年第10期摘要:随着Android终端设备的普及,基于Android平台的音频应用大批涌现。

对于音频的处理,Android提供了MediaPlayer来满足开发者对音频的处理,MediaPlayer在音频采集、解码和播放,需要将音频数据从Java层拷贝到native层,对系统资源的消耗是巨大的。

为了减少数据的拷贝,开发更加高效的Android音频应用,能够直接在native层处理音频数据显得尤为重要。

本文介绍将FFmpeg与OpenSL ES的数据结构,在native层使用FFmpeg的解码过程,及使用OpenSL ES对音频数据的播放处理研究。

关键词: Android;Ffmpeg;OpenSLES;解码;音频播放中图分类号: TP311.52 文献标识码: A DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2020.10.008本文著录格式:王强,洪蕾. 基于Android平台的音频播放处理研究与实现[J]. 软件,2020,41(10):3133【Abstract】: With the popularity of Android terminal devices, a large number of audio applications based on the Android platform have emerged. For audio processing, Android provides MediaPlayer to meet the needs of developers for audio processing. MediaPlayer needs to copy audio data from the Java layer to the native layer for audio acquisition, decoding and playing, which consumes a lot of system resources. In order to reduce the copy of data, to develop more efficient Android audio applications, it is particularly important to be able to directly process audio data in the native layer. This paper introduces the data structure of FFmpeg and OpenSL ES, the decoding process of FFmpeg in the native layer, and the playback processing of audio data using OpenSL ES.【Key words】: Android; FFmpeg; OpenSLES; Decoded; Audio playback0 引言Android[1-4]終端设备的普及,让人们对安卓应用的体验有着越来越高的需求。

基于TMS320C6678的多核DSP并行处理应用技术研究共3篇

基于TMS320C6678的多核DSP并行处理应用技术研究共3篇

基于TMS320C6678的多核DSP并行处理应用技术研究共3篇基于TMS320C6678的多核DSP并行处理应用技术研究1随着信息技术的发展和科技应用的不断提升,现代社会对计算处理能力的需求也越来越高。

但传统的单核张量处理器受到性能瓶颈的限制,在处理大规模数据和高负载任务时面临着无法满足需求的问题。

为此,多核处理器正在被广泛应用和研究,并成为当前高性能计算领域的热点技术。

基于TMS320C6678的多核DSP并行处理就是其中一种应用技术,它利用DSP(Digital Signal Processor)的特殊结构和灵活性,在数据处理、信号处理、声音处理等方面表现出眼花缭乱的性能。

该技术在信息处理、通信、影像处理、控制及自动化等领域广泛应用,并在科技创新和社会进步中发挥着巨大的作用。

多核DSP并行处理技术的核心是通过利用多个处理核心的协作,将每个处理核心的任务进行分解并行执行。

TMS320C6678作为TI公司推出的多核DSP,通过采用基于C66x核心的对称多处理(SMP)和低延迟互联技术,在多处理器之间实现高效通信、高性能计算和低功耗运行,实现高性能计算需求的快速响应。

多核DSP并行处理技术在应用中还可以选用一些常用的并行编程模型来进行代码开发与优化。

其中,OpenMP模型适用于多线程程序,可以在多核心某一个处理器上执行,可以较容易地实现自动化并行计算; pthread模型为应用提供了多线程机制,可以用于多核DSP系统共享内存下的多线程并行计算; MPI模型则是适用于多节点通信和分布式计算,更适合大规模的并行计算,这种模型需要考虑数据分布等问题,对编程能力要求较高。

在多核DSP并行处理的应用实例中,通信领域是其中之一。

以TMS320C6678为核心的网关系统,将数据在两个不同的网络之间转发,通过在不同节点的DSP中使用OpenMP编程模型,提高数据处理并行性能。

此外,多核DSP并行处理技术还在无线通信、人工智能、视觉、图像分析、智能检测等领域有着广泛的应用,其应用广泛性和高并发性也确实满足了现代社会高速发展的需求。

xmos方案

xmos方案

xmos方案简介xmos方案是一种基于XMOS芯片的音频处理解决方案,通过硬件加速和高度可配置的软件处理,提供了高质量的音频处理和分析功能。

该方案可以广泛应用于音频设备、语音识别系统、传感器数据处理等领域。

背景随着数字音频技术的快速发展,人们对音频处理和分析的要求也越来越高。

传统的音频处理方案往往需要借助外部DSP芯片或者复杂的算法来完成,而XMOS 芯片通过其独特的多核架构和高度灵活的软件编程环境,成为了一种更加高效和可定制的音频处理方案。

原理xmos方案的核心是XMOS芯片,该芯片集成了多个处理核心,每个核心都可以独立运行和处理音频数据。

这些核心之间可以通过XMOS的通信接口进行高效的数据交换和协同工作。

通过适当的编程和配置,可以将不同的音频处理任务分配到不同的核心上,从而实现高效的音频处理和分析。

主要特点xmos方案具有以下几个主要特点:高度可配置的软件环境XMOS芯片提供了一个灵活的软件编程环境,开发人员可以根据不同的应用需求进行定制化编程。

这意味着xmos方案可以适应不同的音频处理和分析任务,提供高度定制化的解决方案。

多核架构XMOS芯片内置了多个处理核心,每个核心都具有独立的运算能力和存储资源。

这使得xmos方案可以同时处理多个音频流,实现更高的并行处理能力。

通过合理的任务分配和资源调度,可以提升音频处理和分析的效率。

低功耗设计XMOS芯片采用了先进的功耗管理技术,能够在保证高性能的同时降低功耗消耗。

这使得xmos方案在电池供电设备或者对功耗要求较高的场景下具有更好的应用潜力。

应用场景xmos方案可以应用于多个领域,包括但不限于以下几个方面:音频设备xmos方案可以用于音频处理设备,例如音频接口、音频处理器和音频编解码器等。

通过合理的编程和配置,可以实现高质量的音频采集、回放和处理功能。

语音识别系统xmos方案可以应用于语音识别系统,通过对语音数据的实时处理和分析,可以实现高准确度的语音识别功能。

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多核平台下声音采集与播放并发互斥技术研究摘要:在要求时延较小的仿真系统中,声音采集与播放是一个并发互斥过程。

就单核CPU下的并发互斥技术,特别是当前国内虚拟电台系统中应用的并发互斥技术进行了分析研究,针对其在多核CPU下可能存在的问题进行了讨论,在此基础上提出了一种基于录音优先算法的改进算法,并从技术对比和算法复杂度方面进行了论证。

关键词:多核CPU;多线程编程;并发互斥0引言多核CPU已经成为当前CPU市场上的主流产品,部份在单核CPU平台下运行良好的基于多线程的软件程序在多核CPU平台下出现了问题,如数据同步、线程并发、状态互斥等,因此设计适应多核CPU环境的算法与软件势在必行。

坦克通信装备模拟仿真诸多技术要点之一即为声音的采集与播放并发执行,该技术背景是当车内通话器1号盒工作方式开关处于“车通”位时,电台需要对车内乘员话音数据采集并实时播放,电台侧音播放原理亦是如此。

因此,对多核平台下声音采集与播放并发互斥研究十分必要。

1通信控制原理分析为了提高仿真系统的实时性,在仿真电台启动的同时,系统语音采集线程和网络接收线程跟随启动并执行实时语音采集和网络信号接收任务,但是其语音(侧音)信号播放与否要根据通信状态匹配来确定。

为此,需要设置两个状态标志m_TxOn和m_RxOn。

当m_TxOn为TRUE时,模拟电台处于发信状态,此时需要播放侧音。

当m_RxOn 为TRUE时,模拟电台处于收信状态,如车通标志位为TRUE,则需要播放一路或多路语音。

当模拟系统设置成发信状态时(m_TxOn为TRUE,m_RxOn为FALSE),语音数据包的发送与接收处于互斥状态。

首先停止接收网络数据包,停止播放接收到的语音数据,尔后转入通话发信状态,此后,录音、播放侧音、发送语音数据处于并发状态,这里仅对录音和播音并发互斥进行研究。

这种并发的实现,通过发送消息方式进行。

当录满一个缓冲区后,通过windows系统发送消息,执行回调函数。

在回调程序中,将录满数据的缓冲区进行拷贝,拷贝至播音缓冲区队列中和发送缓冲区中,激活播音和发送处理。

在播音的同时,将本地模拟电台系统参数和发送缓冲区中数据打包并发送。

Windows操作系统中的消息因其传递方式不同可区分为发送消息(SendMessage)和寄送消息(PostMessage),二者最主要的区别是消息被接收对象收到后是否立即被处理。

鼠标和键盘消息通常都是寄送的,即消息被发送到窗口应用程序的消息队列中,应用程序只有在空闲时,才会去搜索消息队列,并在消息队列中处理该消息,通信可能会延迟。

实装电台收信、发信转换恰恰是通过点击鼠标实现的,属于寄送消息,难以满足实时通信需要,特别是如果出现与其他应用程序窗口切换的状况,则通信将会被中断,这是绝对不能允许的。

坦克通信训练系统仿真中,巧妙采用了文本框消息处理机制,变点击鼠标的寄送消息为文本框内容改变的发送消息机制,其并发处理的方法是:向模拟电台系统中特定文本框发送字符,以激发文本框OnChange事件,在文本框OnChange事件的处理中进行语音的播放、压缩、发送,使得录音、播放、压缩、发送等线程并发进行。

2声音采集与播放并发控制模型如果对一个交互式应用程序采用多线程编程,单核CPU下该线程的并发执行,是在一个时间片内只有一个线程在执行。

多核CPU 使得计算机可以真正地在同一时间片内运行多个线程,从微观上真正实现并行化。

因此,如果采用传统单核环境下并发处理技术,如互锁操作、临界区、事件、互斥器、信号量等等,会出现许多预料之外的效果,甚至导致程序混乱或失控。

如欲令声音采集与播放线程并发执行,在单核下其实质为交替并发,在多核下为交替并发或并行化执行,结果其播放语音会出现间歇性的噪声影响。

究其根本原因,是在多核状态下,由于线程执行序列的不确定性,使得某些时刻播放线程进度先于采集线程,导致其播放的声音数据为乱码,产生乱码噪声影响。

因此,需要采取合适的解决方案或者设计新的并发控制模型。

2.1点对点消息队列解决方案Visual C++2005及以上版本支持进程间通信方法,即点对点消息队列,用以提供数据队列,用于在进程间交换数据。

因此,可以创建一个读队列和一个写队列,并且对该队列只能指定其为读权限或者写权限,不能同时拥有读写权限。

同时,其消息队列为经典的先入先出队列(FIFO)。

如果队列已经填满,写函数将被阻塞(等待队列中出现空位),可能立即返回失败或者等待指定时长后返回。

同样原理,读函数也可能被阻塞,直至队列中出现新的未读消息或者等待指定时长后返回。

该方法较好的解决了声音采集与播放线程的并发与互斥问题,但是其应用模式为向上兼容,如使用Visual C++6.0及其以下版本无法使用该方案,因此,本仿真中不宜采用该方案。

2.2命名内存映射对象解决方案该方案是在内存中使用命名内存映射对象并为其分配一块共享内存空间,授予句柄,其他进程通过句柄可直接读取这块内存数据。

实际工程中的系统往往需要在多个进程之间共享数据,如果共享数据量少,处理方法是灵活多变的,如果共享数据容量巨大,那么就需要借助于内存映射文件来进行。

实际上,内存映射文件正是解决本地多个进程间数据共享的最有效方法之一。

其特点如下:①在管理大型数据流以及要在单机上的进程数据共享等情形下,最合适使用内存映射方式,不仅速度快,还能有效地节省内存;②多个进程共享内存时,如果各进程需要频繁地对共享内存读写,为确保程序运行正确,应该在各进程中创建同步信号,使得这些进程有序地访问共享内存。

本系统仿真中所需内存数据较少,仅为1.5M左右,并且需要频繁进行声音数据的采集、播放,特别是基于单核同步方案在多核下难以奏效,因此该方案也不是本仿真的最佳方案。

2.3录音优先解决方案该方案是目前国内虚拟电台系统模拟仿真所采用的。

其基本原理是:采用环形缓冲区,在录放同步的前提下,使录音线程在录满2个缓冲区后播放线程方启动运行,其目的是使录音数据始终有一定的裕量。

通过实验得知,在双核CPU环境下,当优先1个逻辑区位启动时,乱码噪声仍明显存在,优先2个逻辑区位时,乱码噪声基本消失,优先3个以上逻辑区位时乱码噪声消失,但是其声音延迟明显(大于500ms)。

出现该结果的原因是:无法保证声音采集工作缓冲区始终领先于播放缓冲区的1至2个逻辑区位,有时是1~2个逻辑区位,有时是3~4个逻辑区位,更有甚者是负逻辑区位。

在多核条件下,领先逻辑区位更加无法确定,随机现象更加突出。

因此,该方案尽管能够满足单核或双核状态下的模拟仿真需求,但是稳定性不好,仅属权宜解决方案。

2.4录放同步解决方案对多线程的录音开始后,如果录音设备只有一个缓冲区,且该缓冲区录满之后没有加入新的缓冲区,则声音录制将停止。

因此在开始录音之前必须将多个(本系统为10个)录制缓冲区通过waveInPrepareHeader和waveInAddBuffer加入到录音设备中。

在一个缓冲区被录满后,Windows就会通过在waveInOpen中指定的方式进行回调,在回调处理程序中首先将当前缓冲区用waveInUnprepareHeader从录音设备中撤出,将其中录好的语音数据取出来。

然后再将该缓冲区通过waveInPrepareHeader和waveInAddBuffer加入到录音设备中。

这样就可以保证所录的音频中不会有断开的间隔。

只有当模拟电台处于发信状态时,才播放耳机侧音、压缩和发送并使它们并发进行以减少延时。

因此为提高语音实时组播系统的效率,在录音的回调程序中,判断模拟电台状态标志:当为接收状态时,录音数据不播放,也不压缩发送;当为发信状态时,将语音数据从缓冲区中拷贝至播音缓冲区队列中和发送缓冲区中,并通过向模拟电台系统中特定文本框发送字符,以激发文本框OnChange事件,进行并发处理。

在模拟系统设置成接收状态时(m_TxOn为false,m_RxOn为true),首先停止发送网络数据包,停止播放已录的语音数据,转入接收状态。

接收数据包并根据相应策略播放数据包语音。

在对上述多线程任务执行进行分析的基础上,重点就录放同步算法进行研究,同时考虑到利用系统API实现录音播音的通用性,代码列举部份不对其作过多介绍。

本方案是录音优先解决方案的改进方案,即录音和放音线程同步启动,并发执行。

该方案需要定义2路缓冲区,1路用来记录声卡采集到的语音数据,1路用来填充标志位,标记该路语音数据是否填充完毕,如图1所示:图1双路缓冲区示意图该算法采用双缓冲区机制(声音缓冲区和标志缓冲区),其算法流程如下:(1)定义双路缓冲区、缓冲区头部结构体初始化。

(2)录音设备参数结构体初始化并打开录音设备,指定录音内存。

(3)启动录音线程,开始采集声音。

(4)放音设备参数结构体初始化并打开放音设备,指定放音内存。

(5)启动放音线程,开始播放声音。

(6)当录满一个缓冲区的语音数据后,触发WIM_DATA事件,将采集到的语音数据压入录音缓存,设置标志缓冲区相应位为TRUE,对下一缓冲区序号模MAXW A VEBLOCK操作,确保其始终为环形缓冲区,恢复录音设备结构体参数设置,并加入新的缓存以继续录音操作。

(7)当播放完一个缓冲区后,触发WOM_DONE事件,通过标志缓冲区布尔值判断下一缓冲区是否填充数据完毕,如果完毕则将录音缓冲区首地址压入到播放缓冲区,准备并播放缓冲区,否则等待直到该缓冲区填充完毕并播放。

播放完毕后,设置标志缓冲区相应位为FALSE,对下一缓冲区序号模MAXWA VEBLOCK操作,确保其始终为环形缓冲区。

(8)录(放)音线程持续运行,(6)和(7)并发执行。

(9)接收到系统退出消息后,停止录(放)音,清空录(放)音缓存,关闭录(放)音设备。

在上述算法中,核心操作是对语音数据缓冲区和标志缓冲区的数据同步操作,现将该算法的部分关键代码列举如下:void CRecorderDlg::OnMM_WIM_DATA(UINT wParam, LONG lParam){//录满一个缓冲区的数据量时回调该函数……WaveInFlag[WIM_bufW_index_0]=true;//标志位置真,标识对应缓冲区填满数据WIM_bufW_index_0 = (WIM_bufW_index_0+1)%MAXW A VEBLOCK;……}void CRecorderDlg::OnMM_WOM_DONE(UINT wParam, LONG lParam){//播放完一个缓冲区后回调该函数……int loop = 0;while (!WaveInFlag[WOM_bufW_index_0] && loop < 10){//如果欲读缓冲区未填满,则继续等待直至填满或超时退出Sleep(1);loop++;}……WaveInFlag[WOM_bufW_index_0]=false;//标志位置假,标识对应缓冲区数据读完WOM_bufW_index_0 = (WOM_bufW_index_0+1)%MAXW A VEBLOCK;……}3结束语将该算法与录音优先算法进行实验对比可以看出,录放同步算法性能稳定,并发及互斥效果良好,完全能够满足系统仿真需求。

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