将libs解压，arm64-v8a文件夹放入项目entry下libs目录下，main/cpp/types/libspeex下放入Index.d.ts和oh-package.json5 Index文件包含open初始化，目前仅测试8 ， 8000 encode编码 decode 解码两个方法 在当前快速发展的移动操作系统领域中，鸿蒙OS（HarmonyOS）作为华为自主研发的操作系统，已经成为全球关注的焦点。鸿蒙Next Speex编解码arm64-v8a资源包是鸿蒙操作系统生态系统中的一部分，专注于提供高效、稳定的音频编解码解决方案。资源包的结构与使用方式体现了鸿蒙系统对高性能音频处理的重视，同时也展示了其在跨设备兼容性与性能优化方面的创新。 资源包中的libs文件夹解压缩后，需要按照指定路径放置，确保系统能够正确地调用相关编解码库。而arm64-v8a文件夹内包含的编解码库文件是为64位ARM架构的处理器量身定制的，这代表了鸿蒙Next Speex编解码资源包的兼容性非常广泛，能够支持众多基于arm64-v8a架构的设备。将文件夹放入项目entry下的libs目录，确保了项目能够利用这些编解码资源，进行音频信号的编码与解码。 在main/cpp/types/libspeex下放置的Index.d.ts和oh-package.json5文件是该资源包的重要组成部分。Index.d.ts文件是TypeScript的声明文件，为TypeScript编译器提供类型信息，以确保在TypeScript环境中能够正确调用Speex编解码库的功能。oh-package.json5文件则提供了Speex库的配置信息，包括其版本、依赖等详细信息，这对于鸿蒙系统的包管理器来说是必不可少的。通过这种配置方式，开发者能够更加方便地管理和使用Speex编解码库。 Speex作为一个开源的音频编解码器，广泛应用于VoIP（Voice over Internet Protocol）通信领域，其算法在保证通话质量的同时，也致力于减少数据传输量，从而节省带宽资源。在鸿蒙Next Speex编解码arm64-v8a资源包中，Speex库被优化以适应鸿蒙OS的环境，提供了稳定且高效的音频编解码能力。资源包中提及的“目前仅测试8 ，8000”可能意味着在当前阶段，Speex编解码器支持的是8kHz的采样率，这是一个适中的标准，适用于大多数语音通信场景。 Speex编解码器的核心功能包括音频的编码与解码。编码（encode）过程能够将语音信号转换成数字信号，这些数字信号在经过压缩后占用更少的存储空间和带宽，便于远距离传输。解码（decode）过程则是编码的逆过程，将压缩的数字信号还原成原始的语音信号，供用户收听。资源包提供的“open初始化”是初始化编解码器的函数，是使用Speex进行音频处理前的重要步骤。 随着鸿蒙OS在全球范围内的推广，其生态系统也在不断扩张，而像鸿蒙Next Speex编解码arm64-v8a资源包这样的组件将起到关键作用。它不仅能够为开发者提供强大的音频处理工具，还能够增强鸿蒙设备的音频通信功能，从而提升用户体验。对于希望在鸿蒙平台上开发语音通信应用的开发者来说，这个资源包是一个宝贵的资源。 鸿蒙Next Speex编解码arm64-v8a资源包是鸿蒙生态系统中的一块重要拼图，它针对arm64-v8a架构的设备进行了优化，提供了高效稳定的音频处理能力。通过合理的文件组织和配置，开发者可以轻松集成并使用Speex编解码库，进而为用户带来更优质的音频体验。

stm32f40x相关库，存在的bug都已经修改 https://blog.csdn.net/weixin_41738734/article/details/85010550?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522167903301316800226543874%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=167903301316800226543874&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~sobaiduend~default-2-85010550-null-null.blog_rank_default&utm_term=speex%20stm32F4&spm=1018.2226.3001.4450

视音频编辑器 前言 有时候我们想对音视频进行加工处理，比如视频编辑、添加字幕、裁剪等功能处理，虽然 Github 上开源了一些比较不错的项目，但是如果我们想在此项目上进行二次开发，比如我想拿到该项目的动态库基于 OpenH264 来进行对 YUV 编码，这个时候有可能该动态库没有集成 OpenH64 库，所以为了扩展性，我就自己弄了一套万能的库，基本上包含了所有常用的音视频处理库，你不用再去进行编译。编译完成的头文件和动态库可以在该项目的 core/cpp 目录自行获取(已完全开源)。 ##介绍 视音频编辑器 主要移至 **FFmpeg v4.4-dev + libx264 + freetype + fontconfig + fribidi + openh264 +libfdk-aac + gnutls + speex + libwebp + lame +opus + opencore-

speex移植用的源码以及移植好的工程，嵌入式爱好者不要错过~

The echo canceller is based on the MDF algorithm described in: J. S. Soo, K. K. Pang Multidelay block frequency adaptive filter, IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process., Vol. ASSP-38, No. 2, February 1990. We use the Alternatively Updated MDF (AUMDF) variant. Robustness to double-talk is achieved using a variable learning rate as described in: Valin, J.-M., On Adjusting the Learning Rate in Frequency Domain Echo Cancellation With Double-Talk. IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, Vol. 15, No. 3, pp. 1030-1034, 2007. http://people.xiph.org/~jm/papers/valin_taslp2006.pdf There is no explicit double-talk detection, but a continuous variation in the learning rate based on residual echo, double-talk and background noise. About the fixed-point version: All the signals are represented with 16-bit words. The filter weights are represented with 32-bit words, but only the top 16 bits are used in most cases. The lower 16 bits are completely unreliable (due to the fact that the update is done only on the top bits), but help in the adaptation -- probably by removing a "threshold effect" due to quantization (rounding going to zero) when the gradient is small. Another kludge that seems to work good: when performing the weight update, we only move half the way toward the "goal" this seems to reduce the effect of quantization noise in the update phase. This can be seen as applying a gradient descent on a "soft constraint" instead of having a hard constraint.

python的speexdsp 要求 wig 编译工具链 Python libspeexdsp-dev 建造 有两种构建程序包的方法。 使用setup.py sudo apt install libspeexdsp-dev git clone https://github.com/xiongyihui/speexdsp-python.git cd speexdsp-python python setup.py install 使用Makefile git clone https://github.com/xiongyihui/speexdsp-python.git cd speexdsp-python/src make 开始吧 """Acoustic Echo Cancellation for wav files.""" import wave import sys from s

Speex音频压缩和回声消除，对原始的PCM音频数据进行压缩，以及消除录音时，因为外放造成的回音。此项目的重点是通过jni调用Speex进行处理，对于需要开发音频的开发人员，具有参考价值！

Android 录音 speex

AndroidStudio 上编译speex库，进行使用