目录

·········前言

·········前期工作

·········编译工作

·········编码工作(AGC-JAVA)

·········编码工作(AGC-JNI)

·········编码工作(NS-JAVA)

 ········编码工作(NS-JNI)

·········总结

前言

       Android 单独抽取 WebRtc-AGC(音频增益) 模块

       Android 单独抽取 WebRtc-NS(音频降噪) 模块

       本文章是基于某个博客主写的移植到Android NDK上编译(这边我没有用cMake)

       https://www.cnblogs.com/mod109/p/5767867.html

       WebRtc单独模块编译的资料网上很多,零零散散,但是看了很多程序大多数都是旧的版本模块源码进行编译的,并且都是在

C++/C  的基础上去运行,很少涉及到在NDK下的编译和JNI的使用。

       后续会更新NS(降噪),aecm,aec(回音消除) 模块在NDK上编译JNI上使用的文章。

       笔者也是今年才开始正式的接触WebRt,目前正在深入分析其源代码,主要研究的是 底层模块(非算法)、Android模块,希

望后续能把一些经验分享出来。

     

前期工作

      1:Android Studio 开发工具 ,再次强调一下,这次没有使用 cMake 编译,使用的是传统的 ndk-build 编译,开发工具需要自行

配置一下,当然后面会提供源码  ,你完全可以 自己来配置cMake编译。 

      2:首先不认识WebRtc的请先百一下度,特别是模块的作用,如果是大佬的话请洗耳恭听。

      3 : audacity2.3.exe  下载一下这个工具,干什么用 搜一下就知道。

         长什么样,长这样  ↓

         【WebRTC】在Android上用NDK编译WebRtc音频增益模块(AGC),降噪(NS),java调用JNI实现功能_第1张图片

        如何导入PCM数据:文件->导入->选择PCM数据->设置对应的采样率等参数

      4:本章文重点讲解NDK、JNI等使用,需要有一定的基础适合看本文章

             【WebRTC】在Android上用NDK编译WebRtc音频增益模块(AGC),降噪(NS),java调用JNI实现功能_第2张图片

 

编译工作

     后续会把Demo上传,建议想做这些工作但是没做过的可以自行另起一个项目来做。

     首先观澜我随手一建的项目工程目录

      【WebRTC】在Android上用NDK编译WebRtc音频增益模块(AGC),降噪(NS),java调用JNI实现功能_第3张图片

       ⑴ 这个是要处理的原始音频文件,当然你也可以直接从SD卡读取,为了方便,这边直接从assets 读取。

       ⑵ AudioProcessJni 为native 加载的类

           其余为测试类和工具类。

           (里面代码写的比较乱没有整理,demo下载完后自行调整 )

       ⑶ agc文件夹是  NS和AGC编译所需的头文件和依赖文件,最开始是先调试AGC的,所以文件夹名称没有改,

            ns_jni_wrapper.c 为JNI层实现的功能

      这里贴一下Android.mk

       这玩意不简单的 , 里面有一些编译错误的默认配置项

     【WebRTC】在Android上用NDK编译WebRtc音频增益模块(AGC),降噪(NS),java调用JNI实现功能_第4张图片

      code:            

LOCAL_PATH := $(call my-dir)include $(CLEAR_VARS)APP_ABI := armeabi x86LOCAL_MODULE    := webrtc_audioapp_platform:=android-21LOCAL_SRC_FILES := \        agc/complex_bit_reverse.c \        agc/complex_fft.c \        agc/cross_correlation.c \        agc/dot_product_with_scale.c \        agc/downsample_fast.c \        agc/energy.c \        agc/fft4g.c \        agc/get_scaling_square.c \        agc/min_max_operations.c \        agc/real_fft.c \        agc/resample.c \        agc/resample_48khz.c \        agc/resample_by_2.c \        agc/resample_by_2_internal.c \        agc/resample_by_2_mips.c \        agc/copy_set_operations.c \        agc/division_operations.c \        agc/spl_init.c \        agc/spl_sqrt.c \        agc/spl_sqrt_floor.c \        agc/ring_buffer.c \        agc/resample_fractional.c \        agc/splitting_filter.c \        agc/vector_scaling_operations.c \        agc/analog_agc.c \        agc/digital_agc.c \        agc/ns_core.c \        agc/nsx_core.c \        agc/nsx_core_c.c \        agc/nsx_core_neon_offsets.c \        agc/noise_suppression.c \        agc/noise_suppression_x.c \        ns_jni_wrapper.c \#undefined reference to 错误问题解决办法LOCAL_ALLOW_UNDEFINED_SYMBOLS := trueAPP_SHORT_COMMANDS := trueLOCAL_LDLIBS    := -llogAPP_CPPFLAGS := -frtti -std=c++11include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)

  Application.mk

#APP_ABI := armeabi armeabi-v7a x86APP_ABI := armeabi x86APP_STL := stlport_staticAPP_CPPFLAGS := -frtti -std=c++11APP_SHORT_COMMANDS := trueLOCAL_LDFLAGS += -fuse-ld=bfd

 

 编码前当然你要先把so 编译过来才能调试

 编译过程....(省略)

 

  【WebRTC】在Android上用NDK编译WebRtc音频增益模块(AGC),降噪(NS),java调用JNI实现功能_第5张图片         好啦,当我们已经把so库成功的编出来了,并且能正常  loadLibrary

 

编码工作(AGC-JAVA)

    首先看下 AudioProcessJni文件中对Agc 操作的native  函数有哪些?

     

public class AudioProcessJni {     static{          System.loadLibrary("webrtc_audio");  //加载native code的动态库     }     //Audio agc音频增益接口     public   native  static  void  AgcFree();     public   native  static  int   AgcFun(ByteBuffer buffer1 , short[] sArr, int frameSize);     public   native  static  long  AgcInit(long minLevel, long maxLevel,long fs);     public   native  static  void  AgcProcess();  //agc test  model}

AgcInit : 初始化agc模块功能 

AgcFun:音频增益处理函数

AgcFree:模块释放销毁

AgcProcess: 这个是增益整个搓成完全在JNI层处理,不和java 通信。

其中AgcFun中的  ByteBuffer  是java和JNI 交互数据的重点,他是java和JNI共享的一个内存块,当然你也可以给个返回值,看个人的编码习惯。

 【WebRTC】在Android上用NDK编译WebRtc音频增益模块(AGC),降噪(NS),java调用JNI实现功能_第6张图片

那么我们先来看java的测试代码:

 

 public static final  String  AGC_OUT_FILE_PATCH_DICTORY="/storage/emulated/0/Pictures/agc"; public static final  String  AGC_OUT_FILE_PATCH="/storage/emulated/0/Pictures/agc/byby_8K_1C_16bit_agc.pcm";

文件的输出目录以及输出的文件。 

  public static    void  agc_audio_test(Activity  act)  {        try {            int nbread = 0;            //读取Assets文件流            InputStream is = act.getAssets().open("byby_8K_1C_16bit.pcm");            //输出的文件目录            File  file = new File(AGC_OUT_FILE_PATCH_DICTORY);            if (!file.exists()){                boolean mkdirs = file.mkdirs();                if (mkdirs) {                    log("create dictroy success");                } else {                    log("create dictroy file");                    return;                }            }            //输出的文件            file = new File(AGC_OUT_FILE_PATCH);            //调用初始刷Agc模块            long res = AudioProcessJni.AgcInit(0, 255, 8000);            log(" AudioProcessJni.AgcInit  res = "+ res);            log("sleep 2s ");            Thread.sleep(2000);            //初始化byte转换工具            BytesTransUtil bytesTransUtil = BytesTransUtil.getInstance();            // rData 为读取的缓冲区 分配160字节            byte[] rData = new byte[160];            ByteBuffer  outBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(160);            FileOutputStream  fos = new FileOutputStream(file);            //--------------------开始读取---------------------------            while((nbread=is.read(rData))>-1){                short[] shorts = bytesTransUtil.Bytes2Shorts(rData);                res = AudioProcessJni.AgcFun(outBuffer, shorts,80);                for (int i = 0 ;i< 80 ;i++){                    shorts[i] = (short) (outBuffer.get(2*i) + ( outBuffer.get(2*i+1) << 8));                }                  fos.write(bytesTransUtil.Shorts2Bytes(shorts),0,nbread);            }            log(" 结束Agc = " );            if (fos!=null){                fos.close();            }        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();            log("e:error -> "+e.toString());        } catch (InterruptedException e) {            e.printStackTrace();        }finally {            AudioProcessJni.AgcFree();        }    }

  这个是java测试的流程代码,也比较清晰,重点来讲解下以下这段代码

  

 //--------------------开始读取---------------------------            while((nbread=is.read(rData))>-1){                short[] shorts = bytesTransUtil.Bytes2Shorts(rData);                res = AudioProcessJni.AgcFun(outBuffer, shorts,80);                for (int i = 0 ;i< 80 ;i++){                    shorts[i] = (short) (outBuffer.get(2*i) + ( outBuffer.get(2*i+1) << 8));                }                  fos.write(bytesTransUtil.Shorts2Bytes(shorts),0,nbread);            }            log(" 结束Agc = " );

   ① 循环读取文件流中的数据,每次读取160个byte, 有点需要注意,底层的处理接口需要传入的是short[] 数组,文件流读取的

        byte[]数组需要转换, 这边的话在java 层转换或者在JNI层用C转换都是可以的,建议在JNI上转换,不过需要注意的是有无

        符号的问题,我这边为了方便直接在java层进行转换。

  ② Byte2Shorts 吧 byte数组转换成了short数组 并传入AgcFun [JNI层] 去处理, 返回值res < 0 是错误的 这个根据JNI层的逻辑

       去调整,我这边为了代码简洁,没有做判断。

  ③ 最后处理完的音频数据会存放在outBuffer 这个ByteBuff 的变量里,那么在上层就可以去读取它了。

       刚开始的时候以为传上来就可以用了,然后打印了数据的十六进制,发现值不一样,正负数处理溢出的问题,这时候才慢慢

       意识到,java  基本变量都是有符号的,因为底层是定义成无符号的,为什么定义成无符号这个研究JNI的时候再来说。

      那么通过

                 shorts[i] = (short) (outBuffer.get(2*i) + ( outBuffer.get(2*i+1) << 8)); 

     这个处理将数据还原成正确的。注 : 写文件操作在JNI层是很方便实现的,AgcProcess读写都是JNI层实现的,这边放到上层 

     考虑到有些人 java这边可能需要用到 这个处理完的buffer。 现在只是读取文件,其实从MIC 读取的PCM文件也基本类似。

     因此:将数据还原成了short[]之后 写入文件还要转到byte[]

       【WebRTC】在Android上用NDK编译WebRtc音频增益模块(AGC),降噪(NS),java调用JNI实现功能_第7张图片

       不知道各位小伙伴是否有更好的解决方法,或者看了我的demo之后又什么更好的解决办法一定要通知我。值得是有无符号 

       转换这一块。

 编码工作(AGC-JNI)

 现在来看下JNI的处理,其实也很简单一共3个函数先贴代码:

   初始化函数:

JNIEXPORT jlong JNICALL Java_com_webrtc_ns_AudioProcessJni_AgcInit(JNIEnv *env, jclass cls, jlong minLevel , jlong maxLevel , jlong fs){        minLevel = 0;maxLevel = 255;agc_samples  =fs;int agcMode  = kAgcModeFixedDigital;        LOGE("Java_com_webrtc_ns_AudioProcessJni_AgcInit!  -> %d \n", sizeof(short));        if ( (   WebRtcAgc_Create(&agcHandle) ) != 0) { //allocate dynamic memory on native heap for NS instance pointed by hNS.             LOGE("Noise_Suppression WebRtcNs_Create err! \n");             return  NS_ERROR;  //error occurs        }        LOGE("Java_com_webrtc_ns_AudioProcessJni_AgcCreate success! \n");        if (0 !=  WebRtcAgc_Init(agcHandle, minLevel, maxLevel, agcMode, agc_samples) )    {             LOGE("WebRtcAgc_Init WebRtcNs_Init err! \n");             return  NS_ERROR;  //error occurs    }      LOGE("Java_com_webrtc_ns_AudioProcessJni_AgcInit success! \n");        WebRtcAgc_config_t agcConfig;agcConfig.compressionGaindB = 20; //在Fixed模式下,越大声音越大agcConfig.limiterEnable     = 1;agcConfig.targetLevelDbfs   = 3;  //dbfs表示相对于full scale的下降值,0表示full scale,越小声音越大WebRtcAgc_set_config(agcHandle, agcConfig);return NS_SUCCESS;}

  处理函数 & 销毁函数:

JNIEXPORT jint JNICALL Java_com_webrtc_ns_AudioProcessJni_AgcFun(JNIEnv *env, jclass type, jobject jdirectBuff,jshortArray sArr_, jint frameSize) {    if(agc_buffer == NULL){        LOGE("gc_buffer == NULL! \n");        void* buffer = (*env)->GetDirectBufferAddress(env,jdirectBuff);        agc_buffer = buffer;    }    uint8_t saturationWarning;    int outMicLevel = 0;    int micLevelOut = 0;    int i =0 ;    int inMicLevel  = micLevelOut;    const short *pData    = NULL;    short *pOutData    = NULL;    pOutData = (short*)malloc(frameSize*sizeof(short));    pData  =(*env)->GetShortArrayElements(env,sArr_,NULL);    if(agcHandle == NULL){        LOGE("agcHandle is null! \n");        return  -3;    }    if(frameSize <= 0){        return  -2;    }    int  agcProcessResult =  WebRtcAgc_Process(agcHandle,                                               pData,                                               NULL,                                               frameSize,                                               pOutData,                                               NULL,                                               inMicLevel,                                               &outMicLevel,                                               0,                                               &saturationWarning);    if (0 !=  agcProcessResult )    {        LOGE("failed in WebRtcAgc_Process!  agcProcessResult = %d \n" ,agcProcessResult);        return  NS_ERROR ;  //error occurs    }    //memset(agc_buffer, 0,  160);    shortTobyte(80,pOutData,agc_buffer);    (*env)->ReleaseShortArrayElements(env, sArr_, pData, 0);    return  AGC_SUCCESS;}JNIEXPORT void JNICALL Java_com_webrtc_ns_AudioProcessJni_AgcFree(JNIEnv *env , jclass  cls){    WebRtcAgc_Free(agcHandle);}

① 初始化函数看起来很简单,确实很简单。

    关于一下

 WebRtcAgc_config_t agcConfig; agcConfig.compressionGaindB = 20; //在Fixed模式下,越大声音越大 agcConfig.limiterEnable     = 1; agcConfig.targetLevelDbfs   = 3;  //dbfs表示相对于full scale的下降值,0表示full scale,越小声音越大

   可以自己编译调试, 用工具去比对效果。

②  void* buffer = (*env)->GetDirectBufferAddress(env,jdirectBuff);   获取java层分配的ByteBuff 实例,最后一个 char指针指向了

      这个 实例,需要注意的是 这里 

    unsigned  char* agc_buffer = NULL;   

      是无符号的,如果有符号的话后面可能会有溢出问题,所以在底层char指针表示的我这边都用无符号。

       WebRtcAgc_Process 函数处理数据最后得到 short * 的数据 , 最后通过 shortTobyte 函数将short 的值赋给 ByteBuff 的实

      例,这样java层就能得到这个数据。

③释放工作比较简单    WebRtcAgc_Free  即可。

 

 编码工作(NS-JAVA)

 

  降噪模块基本流程和增益模块大同小异。

  目前处理的是8K采样率音频, 如果处理32K采样率音频,那么可能需要传入高频,低频数据做处理。

  

音频降噪部分较为简单,用起来也就几个函数,除了需要传入的音频数据以外,需要调整的参数也就是音频采样率和降噪等级。另外这部分代码采用纯C语言语法编写,可以跨平台编译。整个算法也不算特别复杂,运行起来占CPU也不是很多,可以上至i7 8核CPU的高配电脑,下至380Mhz的小嵌入式系统以及一切版本的移动端产品中编译运行。另外效果也十分不错,通过本文附带的测试demo大家就可以感受一下。

降噪有两部分代码,一套是定点算法(noise_suppression_x.h),一套是浮点算法(noise_suppression.h)。相对来说浮点算法精度更高,但是耗系统资源更多,特别是浮点计算能力较弱的低端ARM CPU上。但是一般来说浮点和定点算法在实际效果上听不出区别出来,估计是我没遇到过必须必须要用浮点的情况。在使用上,浮点和定点也仅仅只是变量名和函数没中多出了一个x。

音频处理的时候webrtc一次仅能处理10ms数据,小于10ms的数据不要传入,因为即时是传入小于10ms的数据最后传入也是按照10ms的数据传出,此时会出现问题。另外支持采样率也只有8K,16K,32K三种,不论是降噪模块,或者是回声消除增益等等均是如此。对于8000采样率,16bit的音频数据,10ms的时间采样点就是80个,一个采样点16bit也就是两个字节,那么需要传入WebRtcNsx_Process的数据就是160字节。对于8000和16000采样率的音频数据在使用时可以不管高频部分,只需要传入低频数据即可,但是对于32K采样率的数据就必须通过滤波接口将数据分为高频和低频传入,传入降噪后再组合成音频数据。大于32K的音频文件就必须要通过重采样接口降频到对应的采样率再处理,在demo源码里面有对应的接口使用者可以去查。

降噪的开源代码包括定点降噪,浮点降噪,音频重采样,滤波接口,抠出来后修改了头文件包含位置使其都在同一目录下,如果是xcode下编译可能会有once函数编译不过的问题,此时修改一个宏即可,为了尽量避免修改问题就不改动这部分了。

示例代码给了32K采样率的测试demo,也有8K采样率实现。16K采样率只需要将8K内部的数据大小由80改成160即可,PCM音频文件可以由Audacity软件通过文件--导入--原始数据,选择好bit位数,声道,采样率即可显示波形,播放。

public class TestNs {    public static final  String  AGC_OUT_FILE_PATCH_DICTORY="/storage/emulated/0/Pictures/ns";    public static final  String  AGC_OUT_FILE_PATCH="/storage/emulated/0/Pictures/ns/byby_8K_1C_16bit_ns_android.pcm";    public  static    void  ns_audio_test(Activity act)  {        try {            File file = null;            InputStream is = act.getAssets().open("byby_8K_1C_16bit.pcm");            FileOutputStream fos = null;            file = new File(AGC_OUT_FILE_PATCH_DICTORY);            if (!file.exists()){                boolean mkdirs = file.mkdirs();                if (mkdirs) {                    log("create dictroy success");                } else {                    log("create dictroy file");                    return;                }            }            file = new File(AGC_OUT_FILE_PATCH);            fos = new FileOutputStream(file);            log("sleep 2s ");            Thread.sleep(2000);            long res = AudioProcessJni.initiateNSInstance(8000,3);            if (res == 7 ){                //success+            }            BytesTransUtil bytesTransUtil = BytesTransUtil.getInstance();            byte[] rData = new byte[160];            ByteBuffer outBuffer  =  ByteBuffer.allocateDirect(160);            int nbread = 0;            long startTime = System.currentTimeMillis();            while((nbread=is.read(rData))>-1){                short[] shorts = bytesTransUtil.Bytes2Shorts(rData);                // ByteBuffer.wrap(buffer).order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN).asShortBuffer().get(data);                  res = AudioProcessJni.processNS(outBuffer, shorts, 80);                for (int i = 0 ;i< 80 ;i++){                    shorts[i] = (short) ( (outBuffer.get(2*i)&0x00FF )  + ( outBuffer.get(2*i+1) << 8));                }               fos.write(bytesTransUtil.Shorts2Bytes(shorts),0,nbread);            }            long endTime = System.currentTimeMillis();            log(" 结束 Ns = 程序运行时间:"+(endTime-startTime)+"ms");            if (fos!=null){                fos.close();            }        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();            log("e:error -> "+e.toString());        } catch (InterruptedException e) {            e.printStackTrace();        }finally {        }    }

 编码工作(NS-JNI)

 初始化函数  Java_com_webrtc_ns_AudioProcessJni_initiateNSInstance

 降噪处理函数   Java_com_webrtc_ns_AudioProcessJni_processNS

 销毁函数  Java_com_webrtc_ns_AudioProcessJni_destoryNS

//初始化频率的降噪结构体参数/* * nSample:采集数据的频率 */JNIEXPORT jint JNICALL Java_com_webrtc_ns_AudioProcessJni_initiateNSInstance(JNIEnv *env, jclass cls,  jlong nSample, jint nMode){    //创建webrtc降噪处理句柄    //NsHandle *hNS = NULL; //create a pointer to NsHandle on native stack.    if ( (  WebRtcNs_Create(&pNS_inst) ) !=  0) { //allocate dynamic memory on native heap for NS instance pointed by hNS.        LOGE("Noise_Suppression WebRtcNs_Create err! \n");        return  NS_ERROR;  //error occurs    }    if (0 !=  WebRtcNs_Init(pNS_inst,nSample)){LOGE("Noise_Suppression WebRtcNs_Init err! \n");return  NS_ERROR;  //error occurs}if (0 !=  WebRtcNs_set_policy(pNS_inst,nMode)){printf("Noise_Suppression WebRtcNs_set_policy err! \n");return  NS_ERROR;  //error occurs}   // return ((int) (NSinst_t *) pNS_inst); //returns the address of NS instance on native heap.      return NS_SUCCESS;}

  

JNIEXPORT jint JNICALL  Java_com_webrtc_ns_AudioProcessJni_processNS(JNIEnv *env, jclass type, jobject jdirectBuff,jshortArray outframe_,jint sf) {    jshort *outframe = (*env)->GetShortArrayElements(env, outframe_, NULL);    short *pOutData    = NULL;    int frameSize =sf;    if(pNS_inst == NULL){        LOGE("nsHandle is null! \n");       return  -3;   }    if(ns_buffer == NULL){        LOGE("gc_buffer == NULL! \n");        void* buffer = (*env)->GetDirectBufferAddress(env,jdirectBuff);        ns_buffer = buffer;    }    pOutData = (short*)malloc(frameSize*sizeof(short));    if ( WebRtcNs_Process(pNS_inst, outframe, NULL, pOutData,NULL) != 0){        LOGE("failed in WebRtcAgc_Process! \n" );        return  NS_ERROR ;  //error occurs    }    shortTobyte(80,pOutData,ns_buffer);    (*env)->ReleaseShortArrayElements(env, outframe_, outframe, 0);    return  AGC_SUCCESS;}
JNIEXPORT jint JNICALL Java_com_webrtc_ns_AudioProcessJni_destoryNS(JNIEnv *env, jclass cls){        WebRtcNs_Free(pNS_inst);}

 处理32K语言

    以下当 sf=32*1000 时,进入处理32K语言的过程; 

    此过程全程在JNI中执行,读取pcm文件进行降噪处理

/*JNI全处理*/JNIEXPORT void JNICALL  Java_com_webrtc_ns_AudioProcessJni_NSProcess(JNIEnv *env, jclass type ,jint sf) {    const char *sFile     = "/storage/emulated/0/Pictures/ns/lhydd_1C_16bit_32K.pcm";    const char *dFile     ="/storage/emulated/0/Pictures/ns/lhydd_1C_16bit_32K_ns.pcm";    const char *sFile_8k     = "/storage/emulated/0/Pictures/ns/byby_8K_1C_16bit.pcm";    const char *dFile_8k     ="/storage/emulated/0/Pictures/ns/byby_8K_1C_16bit_ns.pcm";    // TODO  test agc model    char *pInBuffer = NULL;    char *pOutBuffer = NULL;    int i = 0;    long nFileSize = 0;    if(sf == 32*1000) {        FILE * fpIn = fopen(sFile, "rb");        FILE * fpOut = fopen(dFile, "wb");        if(fpIn == NULL || fpOut == NULL){            LOGE("file open filed");            return;        }                LOGE("NS Java_com_webrtc_ns_AudioProcessJni_NSProcess  32K   start");                do {                    fseek(fpIn, 0, SEEK_END);                    nFileSize = ftell(fpIn);                    printf("nFileSize = %d  \n ", nFileSize);                    fseek(fpIn, 0, SEEK_SET);                    pInBuffer = (char *) malloc(nFileSize);                    memset(pInBuffer, 0, nFileSize);                    fread(pInBuffer, sizeof(char), nFileSize, fpIn);                    pOutBuffer = (char *) malloc(nFileSize);                    memset(pOutBuffer, 0, nFileSize);                    int filter_state1[6], filter_state12[6];                    int Synthesis_state1[6], Synthesis_state12[6];                    memset(filter_state1, 0, sizeof(filter_state1));                    memset(filter_state12, 0, sizeof(filter_state12));                    memset(Synthesis_state1, 0, sizeof(Synthesis_state1));                    memset(Synthesis_state12, 0, sizeof(Synthesis_state12));                    for (i = 0; i < nFileSize; i += 640) {                        if (nFileSize - i >= 640) {                            short shBufferIn[320] = {0};                            short shInL[160], shInH[160];                            short shOutL[160] = {0}, shOutH[160] = {0};                            memcpy(shBufferIn, (char *) (pInBuffer + i), 320 * sizeof(short));                            //首先需要使用滤波函数将音频数据分高低频,以高频和低频的方式传入降噪函数内部                            WebRtcSpl_AnalysisQMF(shBufferIn, 320, shInL, shInH, filter_state1,                                                  filter_state12);                            //将需要降噪的数据以高频和低频传入对应接口,同时需要注意返回数据也是分高频和低频                            if (0 == WebRtcNs_Process(pNS_inst, shInL, shInH, shOutL, shOutH)) {                                short shBufferOut[320];                                //如果降噪成功,则根据降噪后高频和低频数据传入滤波接口,然后用将返回的数据写入文件                                WebRtcSpl_SynthesisQMF(shOutL, shOutH, 160, shBufferOut, Synthesis_state1,                                                       Synthesis_state12);                                memcpy(pOutBuffer + i, shBufferOut, 320 * sizeof(short));                            }                        }                    }                    fwrite(pOutBuffer, sizeof(char), nFileSize, fpOut);                } while (0);                    LOGE("NS 结束");                    WebRtcNs_Free(pNS_inst);                    fclose(fpIn);                    fclose(fpOut);                    free(pInBuffer);                    free(pOutBuffer);    } else{        FILE * fpIn = fopen(sFile_8k, "rb");        FILE * fpOut = fopen(dFile_8k, "wb");        if(fpIn == NULL || fpOut == NULL){            LOGE("file open filed");            return;        }        LOGE("NS Java_com_webrtc_ns_AudioProcessJni_NSProcess  8K   start");        int len;        int frameSize =80;        int i = 0 ;        const  short *pData    = NULL;        short *pOutData = NULL;        pData    = (short*)malloc(frameSize*sizeof(short));        pOutData = (short*)malloc(frameSize*sizeof(short)); //160        len = frameSize*sizeof(short);        while(1)        {            memset(pData, 0, len);            if (len > 0)            {                len = fread(pData, 1, len, fpIn);                int nSRet = WebRtcNs_Process(pNS_inst, pData, NULL, pOutData,NULL);                if (nSRet != 0)                {                    LOGE("failed in WebRtcAgc_Process\n");                    break;                }                  fwrite(pOutData, 1, len, fpOut);            } else {                break;            }        }        LOGE("NS 结束");        WebRtcNs_Free(pNS_inst);        fclose(fpIn);        fclose(fpOut);        free(pInBuffer);        free(pOutBuffer);    }}

 总结

          总结一句话,给你们代码就是了,下载地址:

                     https://download.csdn.net/download/gjy_it/11771371

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