一种音频重采样方法、音频处理设备及存储介质

摘要

本发明公开了一种音频重采样方法、音频处理设备及存储介质，对基于线性插值的音频抽样方法进行了改进，通过计算样本选择参数，从而对某一个目标音频样本，选择与样本选择参数对应的两个初始音频样本进行重采样。同时，在基于取小数方法下计算获得与多个样本选择参数一一对应的多个采样权重参数。在实际的处理器运算中，会对取小数方法所获得的多个采样权重参数以整数的形式进行处理，实现将浮点运算转换为定点运算。对于无法进行浮点运算的小型嵌入式系统，利用本发明实施例的音频重采样方法，其计算量相较于传统硬件采用滤波器降低了数倍，同时保证处理后音质效果满足实际使用时人耳的听感要求，有利于应用在小型嵌入式系统中来降低成本。

权利要求

1.一种音频重采样方法，其特征在于，所述方法包括：

获取初始采样频率和多个初始音频样本，所述初始音频样本表征基于所述初始采样频率下进行音频采样所获得的样本；

根据所述初始采样频率、所述初始音频样本的数量、预设的目标采样频率，确定目标音频样本的数量，所述目标音频样本表征根据所述目标采样频率所确定的样本；

根据所述初始采样频率、所述目标音频样本的数量、所述目标采样频率，获得多个采样权重参数以及与多个所述采样权重参数一一对应的多个样本选择参数，每个所述采样权重参数表征计算对应所述目标音频样本需要的所述初始音频样本的权重，多个所述样本选择参数表征多个所述初始音频样本的序号；

根据多个所述采样权重参数、多个所述样本选择参数、多个所述初始音频样本，获得多个所述目标音频样本；

多个所述目标音频样本由以下第一关系数学模型进行约束：X＝(x0,x1,…,xn)，

Y＝(y0,y1,…,ym)，

其中，X表示多个所述初始音频样本，Y表示多个所述目标音频样本，n表示所述初始音频样本的数量，m表示所述目标音频样本的数量，yi表示第i个所述目标音频样本，coefi表示第i个所述采样权重参数， 表示第ai个初始音频样本， 表示第bi个初始音频样本，ai和bi表示两个相邻的所述样本选择参数；

所述根据所述初始采样频率、所述目标音频样本的数量、所述目标采样频率，获得一一对应的多个采样权重参数和多个样本选择参数，包括以下步骤：根据所述初始采样频率、所述目标音频样本的数量、所述目标采样频率获得多个浮整转换参数；

分别对每个所述浮整转换参数取小数部分和取整数部分，以获得一一对应的多个所述采样权重参数和多个所述样本选择参数；

多个所述浮整转换参数、多个所述采样权重参数、多个所述样本选择参数分别由以下第二关系数学模型进行约束：μi＝(i×fx)/fy，

coefi＝frac(μi)，

ai＝int(μi)，

其中，fx表示所述初始采样频率，fy表示所述目标采样频率，μi表示第i个所述浮整转换参数，coefi表示第i个所述采样权重参数，frac(μi)表示对第i个所述浮整转换参数取小数部分，int(μi)表示对第i个所述浮整转换参数取整数部分。

2.根据权利要求1所述的一种音频重采样方法，其特征在于，所述分别对每个所述浮整转换参数取小数部分和取整数部分，以获得一一对应的多个所述采样权重参数和多个所述样本选择参数，包括以下步骤：设置所述采样权重参数和所述样本选择参数的初始值皆为0；

根据所述第二关系数学模型，计算获得第一个采样权重参数和第一个样本选择参数；

基于累加运算，并根据所述第一个采样权重参数和所述第一个样本选择参数，以依次获得多个所述采样权重参数和多个所述样本选择参数。

3.根据权利要求2所述的一种音频重采样方法，其特征在于，所述初始采样频率和所述目标采样频率皆采用二进制浮点数，所述根据所述第二关系数学模型，计算获得第一个采样权重参数和第一个样本选择参数，包括以下步骤：对所述初始采样频率进行左移k位的移位运算，以获得量化采样频率，k表示量化精度；

将所述量化采样频率转换为超长整型数并除以所述目标采样频率，以获得整型数浮整转换参数；

对所述整型数浮整转换参数进行右移k位的移位运算，以得到整型数的所述样本选择参数；

k

将十进制数2‑1转换为二进制数，以获得小数取位码；

对所述整型数浮整转换参数与所述小数取位码进行与运算，以得到整型数的所述采样权重参数。

4.根据权利要求2所述的一种音频重采样方法，其特征在于，所述基于累加运算，并根据所述第一个采样权重参数和所述第一个样本选择参数，以依次获得多个所述采样权重参数和多个所述样本选择参数，包括以下步骤：对i个所述第一个样本选择参数进行累加，以获得第一临时值；

对i个所述第一个采样权重参数进行累加，以获得第二临时值；

若所述第二临时值小于1，则以所述第一临时值作为第i个所述采样权重参数，以所述第二临时值为第i个所述采样权重参数；

若所述第二临时值大于1，则将所述第二临时值的整数部分与所述第一临时值相加以获得第三临时值，对所述第二临时值取小数部分以获得第四临时值，以所述第三临时值作为第i个所述采样权重参数，以所述第四临时值为第i个所述采样权重参数。

5.根据权利要求1所述的一种音频重采样方法，其特征在于，所述根据所述初始采样频率、所述初始音频样本的数量、所述目标采样频率，获得目标音频样本的数量，包括以下步骤：根据第三关系数学模型获得所述目标音频样本的数量偏移值；

对所述数量偏移值进行向下取整，以获得所述目标音频样本的数量；

其中，所述第三关系数学模型为：

m′＝(n×fy)/fx，

其中，m′表示所述数量偏移值，n表示所述初始音频样本的数量，fx表示所述初始采样频率，fy表示所述目标采样频率。

6.一种音频处理设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一所述的音频重采样方法。

7.一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令用于执行如权利要求1至5中任意一项所述的音频重采样方法。

说明书

一种音频重采样方法、音频处理设备及存储介质

技术领域

[0001] 本发明涉及音频采样技术领域，尤其是涉及一种音频重采样方法、音频处理设备及存储介质。

背景技术

[0002] 在多媒体音视频系统中，有时候需要对音频进行重采样输出，将一种频率的输入音频重采样成另一种频率的音频进行输出。重采样技术是从一组数字信号处理成另外一组数字信号，可以用专门的硬件实现。目前，国内投入使用的信号采集仪器都带有硬件方法实现的重采样功能。振动信号由传感器获取，通过滤波电路作低通滤波后使用硬件电路作数字抽取。这种依靠硬件滤波抽取的方法使用不灵活、价格昂贵。同时，采用目前的软件方法进行音频重采样，对于小型嵌入式系统，其CPU的计算资源是非常有限的，比如一些小型嵌入式设备的CPU的运行频率很低，无法进行音频重采样。

发明内容

[0003] 本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种音频重采样方法，解决了当前音频重采样依靠硬件所导致使用不灵活、价格昂贵且依靠软件难以应用于小型嵌入式系统中的问题。

[0004] 本发明还提供用于执行上述音频处理设备以及音频重采样方法的计算机可读存储介质。

[0005] 根据本发明的第一方面实施例的音频重采样方法，所述方法包括：

[0006] 获取初始采样频率和多个初始音频样本，所述初始音频样本表征基于所述初始采样频率下进行音频采样所获得的样本；

[0007] 根据所述初始采样频率、所述初始音频样本的数量、预设的目标采样频率，确定目标音频样本的数量，所述目标音频样本表征根据所述目标采样频率所确定的样本；

[0008] 根据所述初始采样频率、所述目标音频样本的数量、所述目标采样频率，获得多个采样权重参数以及与多个所述采样权重参数一一对应的多个样本选择参数，每个所述采样权重参数表征计算对应所述目标音频样本需要的所述初始音频样本的权重，多个所述样本选择参数表征多个所述初始音频样本的序号；

[0009] 根据多个所述采样权重参数、多个所述样本选择参数、多个所述初始音频样本，获得多个所述目标音频样本。

[0010] 根据本发明实施例的音频重采样方法，至少具有如下有益效果：

[0011] 本发明实施例对基于线性插值的音频抽样方法进行了改进，具体根据初始采样频率、目标音频样本的数量、目标采样频率，确定参数之间的关系并以公式为约束，在基于取整数方法下计算获得多个样本选择参数，样本选择参数表示初始音频样本的序号。因此通过计算样本选择参数，从而对某一个目标音频样本，选择与样本选择参数对应的两个初始音频样本进行重采样。同时，在基于取小数方法下，根据上述同一公式，计算获得与多个样本选择参数一一对应的多个采样权重参数。具体地，在实际的处理器运算中，会对取小数方法所获得的多个采样权重参数以整数的形式进行处理，因此实现了将浮点运算转换为定点运算。对于无法进行浮点运算的小型嵌入式系统，利用本发明实施例的音频重采样方法，其计算量仅为10M至20M DMIPS，相较于传统硬件方式所采用的滤波器的音频重采样一般会超过100M DMIPS的计算量，显著降低了对CPU的处理要求。在降低CPU计算量的同时还能很好的保证音频重采样后的音质效果，可以满足实际产品使用中人耳的听感要求，因此有利于良好地应用在小型嵌入式系统中，从而降低产品的设计成本。

[0012] 根据本发明的一些实施例，多个所述目标音频样本由以下第一关系数学模型进行约束：

[0013]

[0014] X＝(x0,x1,…,xn)，

[0015] Y＝(y0,y1,…,ym)，

[0016] 其中，X表示多个所述初始音频样本，Y表示多个所述目标音频样本，n表示所述初始音频样本的数量，m表示所述目标音频样本的数量，yi表示第i个所述目标音频样本，coei表示第i个所述采样权重参数， 表示第ai个初始音频样本， 表示第bi个初始音频样本，ai和bi表示两个相邻的所述样本选择参数。

[0017] 根据本发明的一些实施例，所述根据所述初始采样频率、所述目标音频样本的数量、所述目标采样频率，获得一一对应的多个采样权重参数和多个样本选择参数，包括以下步骤：

[0018] 根据所述初始采样频率、所述目标音频样本的数量、所述目标采样频率获得多个浮整转换参数；

[0019] 分别对每个所述浮整转换参数取小数部分和取整数部分，以获得一一对应的多个所述采样权重参数和多个所述样本选择参数。

[0020] 根据本发明的一些实施例，多个所述浮整转换参数、多个所述采样权重参数、多个所述样本选择参数分别由以下第二关系数学模型进行约束：

[0021] μi＝(i×fx)/fy，

[0022] coefi＝frac(μi)，

[0023] ai＝int(μi)，

[0024] 其中，fx表示所述初始采样频率，fy表示所述目标采样频率，μi表示第i个所述浮整转换参数，coefi表示第i个所述采样权重参数，frac(μi)表示对第i个所述浮整转换参数取小数部分，int(μi)表示对第i个所述浮整转换参数取整数部分。

[0025] 根据本发明的一些实施例，所述分别对每个所述浮整转换参数取小数部分和取整数部分，以获得一一对应的多个所述采样权重参数和多个所述样本选择参数，包括以下步骤：

[0026] 设置所述采样权重参数和所述样本选择参数的初始值皆为0；

[0027] 根据所述第二关系数学模型，计算获得第一个采样权重参数和第一个样本选择参数；

[0028] 基于累加运算，并根据所述第一个采样权重参数和所述第一个样本选择参数，以依次获得多个所述采样权重参数和多个所述样本选择参数。

[0029] 根据本发明的一些实施例，所述初始采样频率和所述目标采样频率皆采用二进制浮点数，所述根据所述第二关系数学模型，计算获得第一个采样权重参数和第一个样本选择参数，包括以下步骤：

[0030] 对所述初始采样频率进行左移k位的移位运算，以获得量化采样频率，k表示量化精度；

[0031] 将所述量化采样频率转换为超长整型数并除以所述目标采样频率，以获得整型数浮整转换参数；

[0032] 对所述整型数浮整转换参数进行右移k位的移位运算，以得到整型数的所述样本选择参数；

[0033] 将十进制数2k‑1转换为二进制数，以获得小数取位码；

[0034] 对所述整型数浮整转换参数与所述小数取位码进行与运算，以得到整型数的所述采样权重参数。

[0035] 根据本发明的一些实施例，所述基于累加运算，并根据所述第一个采样权重参数和所述第一个样本选择参数，以依次获得多个所述采样权重参数和多个所述样本选择参数，包括以下步骤：

[0036] 对i个所述第一个样本选择参数进行累加，以获得第一临时值；

[0037] 对i个所述第一个采样权重参数进行累加，以获得第二临时值；

[0038] 若所述第二临时值小于1，则以所述第一临时值作为第i个所述采样权重参数，以所述第二临时值为第i个所述采样权重参数；

[0039] 若所述第二临时值大于1，则将所述第二临时值的整数部分与所述第一临时值相加以获得第三临时值，对所述第二临时值取小数部分以获得第四临时值，以所述第三临时值作为第i个所述采样权重参数，以所述第四临时值为第i个所述采样权重参数。

[0040] 根据本发明的一些实施例，所述根据所述初始采样频率、所述初始音频样本的数量、所述目标采样频率，获得目标音频样本的数量，包括以下步骤：

[0041] 根据第三关系数学模型获得所述目标音频样本的数量偏移值；

[0042] 对所述数量偏移值进行向下取整，以获得所述目标音频样本的数量；

[0043] 其中，所述第三关系数学模型为：

[0044] m′＝(n×fy)/fx，

[0045] 其中，m′表示所述数量偏移值，n表示所述初始音频样本的数量，fx表示所述初始采样频率，fy表示所述目标采样频率。

[0046] 根据本发明的第二方面实施例的音频处理设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面实施例所述的音频重采样方法。由于音频处理设备采用了上述实施例的音频重采样方法的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果。

[0047] 根据本发明的第三方面实施例的计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如上述第一方面实施例所述的音频重采样方法。由于计算机可读存储介质采用了上述实施例的音频重采样方法的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果。

[0048] 本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。

附图说明

[0049] 本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

[0050] 图1是本发明一实施例的音频重采样方法的流程图；

[0051] 图2是本发明一实施例的获得多个采样权重参数和多个样本选择参数的流程图；

[0052] 图3是本发明一实施例的对每个浮整转换参数取小数部分和取整数部分以获得多个采样权重参数和多个样本选择参数的流程图；

[0053] 图4是本发明一实施例的计算获得第一个采样权重参数和第一个样本选择参数的流程图；

[0054] 图5是本发明一实施例的基于累加运算获得多个采样权重参数和多个样本选择参数的流程图。

具体实施方式

[0055] 下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

[0056] 在本发明的描述中，如果有描述到第一、第二等只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。

[0057] 在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

[0058] 本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。

[0059] 下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，以下所描述的实施例是本发明一部分实施例，并非全部实施例。

[0060] 参照图1所示，为本发明一个实施例提供的音频重采样方法的流程图，该音频重采样方法包括但不限于以下步骤：

[0061] 步骤S100，获取初始采样频率和多个初始音频样本，并确定目标采样频率，初始音频样本表征基于初始采样频率下进行音频采样所获得的样本，目标采样频率表征进行音频重采样所要求的采样频率；

[0062] 可以理解的是，音频采样是指对连续的模拟信号进行离散化采样得到数字信号，以便于数字信号处理。对一段音频在初始采样频率下进行采样，获得多个初始音频样本，在此基础上进行音频重采样，需要确定需要的采样频率，即目标采样频率。因此，若要获得音频重采样后的目标音频样本，在基于常规的线性插值的方法下，首先要获得三个已知量：初始采样频率、多个初始音频样本、目标采样频率。同时，本发明实施例的音频重采样方法典型应用于目标采样频率小于初始采样频率的情形，即高采样频率转低采样频率。

[0063] 步骤S200，根据初始采样频率、初始音频样本的数量、目标采样频率，获得目标音频样本的数量，目标音频样本表征根据目标采样频率所确定的样本；

[0064] 由于在步骤S100中获得了初始采样频率、多个初始音频样本、目标采样频率，因此可以根据三者之间的关系来计算获得目标音频样本的数量，即可以确定在音频重采样时，在目标采样频率下，可以获得多少个目标音频样本。

[0065] 步骤S300，根据初始采样频率、目标音频样本的数量、目标采样频率，获得多个采样权重参数以及与多个采样权重参数一一对应的多个样本选择参数，每个采样权重参数表征计算对应目标音频样本需要的初始音频样本的权重，多个样本选择参数表征多个初始音频样本的序号；

[0066] 需要说明的是，对于常规的线性插值算法来进行音频重采样，其在获得第一个目标音频样本时，首先会利用最初相邻的两个初始音频样本进行计算，而进行后续若干个目标音频样本计算时，会根据序号依次选择两个相邻初始音频样本进行计算。而在本发明实施例的步骤S300中，不再为依次选择两个相邻初始音频样本进行计算，而是根据初始采样频率、目标音频样本的数量、目标采样频率三者关系约束，来计算获得样本选择参数，根据样本选择参数所表征的初始音频样本的序号来确定一个初始音频样本并同时选择与之相邻的另一个初始音频样本，同时根据初始采样频率、目标音频样本的数量、目标采样频率三者关系约束还能获得与多个样本选择参数一一对应的多个采样权重参数，采样权重参数可以理解为其等同于线性插值算法中的权重系数。因此，计算获得的采样权重参数和样本选择参数为后续计算获得多个目标音频样本提供先决条件。

[0067] 步骤S400，根据多个采样权重参数、多个样本选择参数、多个初始音频样本，获得多个目标音频样本。

[0068] 可以理解的是，在步骤S300的基础上，对于某一个目标音频样本，确定了两个相邻的初始音频样本和两个相邻的初始音频样本所占的比例权重，即根据采样权重参数和样本选择参数，便可利用音频重采样的相关公式进行计算获得。进一步地，利用多个初始音频样本，便可相应地计算获得多个目标音频样本。

[0069] 根据本发明的音频重采样方法，对基于线性插值的音频抽样方法进行了改进，具体根据初始采样频率、目标音频样本的数量、目标采样频率，确定参数之间的关系并以公式为约束，在基于取整数方法下计算获得多个样本选择参数，样本选择参数表示初始音频样本的序号。因此通过计算样本选择参数，从而对某一个目标音频样本，选择与样本选择参数对应的两个初始音频样本进行重采样。同时，在基于取小数方法下，根据上述同一公式，计算获得与多个样本选择参数一一对应的多个采样权重参数。具体地，在实际的处理器运算中，会对取小数方法所获得的多个采样权重参数以整数的形式进行处理，因此实现了将浮点运算转换为定点运算。对于无法进行浮点运算的小型嵌入式系统，利用本发明实施例的音频重采样方法，其计算量仅为10M至20M DMIPS，相较于传统硬件方式所采用的滤波器的音频重采样一般会超过100M DMIPS的计算量，显著降低了对CPU的处理要求。在降低CPU计算量的同时还能很好的保证音频重采样后的音质效果，可以满足实际产品使用中人耳的听感要求，因此有利于良好地应用在小型嵌入式系统中，从而降低产品的设计成本。

[0070] 在本发明的一些实施例中，多个目标音频样本由以下第一关系数学模型进行约束：

[0071]

[0072] X＝(x0,x1,…,xn)，

[0073] Y＝(y0,y1,…,ym)，

[0074] 其中，X表示多个初始音频样本，Y表示多个目标音频样本，n表示初始音频样本的数量，m表示目标音频样本的数量，yi表示第i个目标音频样本，coei表示第i个采样权重参数， 表示第ai个初始音频样本， 表示第bi个初始音频样本，ai和bi表示两个相邻的样本选择参数。

[0075] 可以理解的是，根据第一关系数学模型可以看出，对于一个目标音频样本，分别由两个相邻的初始音频样本以采样权重参数所分配的比例相加获得，而对于两个相邻的初始音频样本，根据样本选择参数进行选择，其中，目标音频样本、初始音频样本、样本选择参数是相互对应的。

[0076] 在本发明的一些实施例中，如图2所示，根据初始采样频率、目标音频样本的数量、目标采样频率，获得一一对应的多个采样权重参数和多个样本选择参数，包括以下步骤：

[0077] 步骤S310，根据初始采样频率、目标音频样本的数量、目标采样频率获得多个浮整转换参数；

[0078] 步骤S320，分别对每个浮整转换参数取小数部分和取整数部分，以获得一一对应的多个采样权重参数和多个样本选择参数。

[0079] 可以理解的是，一一对应的多个采样权重参数和多个样本选择参数，是由初始采样频率、目标音频样本的数量、目标采样频率在同一关系式下所计算获得的。具体地，首先计算中间量浮整转换参数，采样权重参数通过对浮整转换参数取小数部分获得，样本选择参数通过对浮整转换参数取整数部分获得。对于常规的线性插值算法，其目标音频样本占初始音频样本的比例和被选择的两个相邻初始音频样本的序号是毫不相关的，因此，本发明实施例的音频重采样方法显然对线性插值算法进行了改进，在一定程度上增强了音频重采样时的相关程度。

[0080] 在本发明的一些实施例中，多个浮整转换参数、多个采样权重参数、多个样本选择参数分别由以下第二关系数学模型进行约束：

[0081] μi＝(i×fx)/fy，

[0082] coefi＝frac(μi)，

[0083] ai＝int(μi)，

[0084] 其中，fx表示初始采样频率，fy表示目标采样频率，μi表示第i个浮整转换参数，coefi表示第i个采样权重参数，frac(μi)表示对第i个浮整转换参数取小数部分，int(μi)表示对第i个浮整转换参数取整数部分。

[0085] 可以理解的是，以上公式是对步骤S310和步骤S320以具体数学关系所进行的表示，因此使得一一对应的多个采样权重参数和多个样本选择参数，可以通过上述公式计算获得。

[0086] 在本发明的一些实施例中，如图3所示，分别对每个浮整转换参数取小数部分和取整数部分，以获得一一对应的多个采样权重参数和多个样本选择参数，包括以下步骤：

[0087] 步骤S321，设置采样权重参数和样本选择参数的初始值皆为0；

[0088] 步骤S322，根据第二关系数学模型，计算获得第一个采样权重参数和第一个样本选择参数；

[0089] 步骤S323，基于累加运算，并根据第一个采样权重参数和第一个样本选择参数，以依次获得多个采样权重参数和多个样本选择参数。

[0090] 可以理解的是，根据第二关系数学模型：μi＝(i×fx)/fy，可以看出公式中的计算为乘除计算，而在实际中，嵌入式系统的CPU在处理乘法计算的效率比处理加法的效率相对差，因此在编译时需要尽量将乘法运算转换为加法运算。本发明实施例对于计算每一个采样权重参数和每一个样本选择参数时，首先计算获得的第一个浮整转换参数，即μ1，以获得第一个采样权重参数和第一个样本选择参数，即coef1和a1；对于后续每一个采样权重参数和每一个样本选择参数，通过累加的方式逐次得到，从而实现了乘法运算转换为加法运算，在一定程度上提升了处理器的处理效率。

[0091] 在本发明的一些实施例中，如图4所示，初始采样频率和目标采样频率皆采用二进制浮点数，根据第二关系数学模型，计算获得第一个采样权重参数和第一个样本选择参数，包括以下步骤：

[0092] 步骤S3221，对初始采样频率进行左移k位的移位运算，以获得量化采样频率，k表示量化精度；

[0093] 步骤S3222，将量化采样频率转换为超长整型数并除以目标采样频率，以获得整型数浮整转换参数；

[0094] 步骤S3223，对整型数浮整转换参数进行右移k位的移位运算，以得到整型数的样本选择参数；

[0095] 步骤S3224，将十进制数2k‑1转换为二进制数，以获得小数取位码；

[0096] 步骤S3225，对整型数浮整转换参数与小数取位码进行与运算，以得到整型数的采样权重参数。

[0097] 可以理解的是，在实际中，一些处理器所处理的如C语言这类高级语言，其数据可为二进制浮点数，对于小型化嵌入式系统而言，无法处理二进制浮点数，因此可以通过将二进制浮点数转换为二进制整数的方式，使得小型化嵌入式系统的CPU可进行数据处理。

[0098] 具体地，以量化精度为14bits为例，对一个二进制浮点数的初始采样频率左移14位，即将初始采样频率中由高至低的14位小数部分挪至整数中，获得量化采样频率。对于十进制来说，等同于将初始采样频率扩大了2的14次方倍，因此量化精度表示了这一过程的量化大小的程度。

[0099] 对量化采样频率转换为超长整型数，以去掉原始初始采样频率中未被量化的低位小数，然后根据公式：μ1＝fx/fy计算得到整形数的浮整转换参数。对整型数的浮整转换参数右移14位，即将量化处理后左移的14位小数进行去除，以获得浮整转换参数的整数部分，即样本选择参数。

[0100] 将十进制数214‑1转换为二进制数，实际上得到的是14位全为1的二进制数，将其作为小数取位码，同浮整转换参数的后14位求与运算，便能获得初始采样频率的小数部分。即采样权重参数。

[0101] 因此，根据上述步骤，对于处理器而言，将浮点运算转换为了定点运算，能良好应用于无法处理浮点运算的小型嵌入式系统中。

[0102] 在本发明的一些实施例中，如图5所示，基于累加运算，并根据第一个采样权重参数和第一个样本选择参数，以依次获得多个采样权重参数和多个样本选择参数，包括以下步骤：

[0103] 步骤S3231，对i个第一个样本选择参数进行累加，以获得第一临时值；

[0104] 步骤S3232，对i个第一个采样权重参数进行累加，以获得第二临时值；

[0105] 步骤S3233，若第二临时值小于1，则以第一临时值作为第i个采样权重参数，以第二临时值为第i个采样权重参数；

[0106] 步骤S3234，若第二临时值大于1，则将第二临时值的整数部分与第一临时值相加以获得第三临时值，对第二临时值取小数部分以获得第四临时值，以第三临时值作为第i个采样权重参数，以第四临时值为第i个采样权重参数。

[0107] 可以理解的是，在对多个coef1和多个a1分别累加以获得相对应的采样权重参数和样本选择参数时，由于采样权重参数和样本选择参数实际为浮整转换参数的小数部分和整数部分，因此在累加采样权重参数时，出现多个小数累加结果大于1时，应将此时采样权重参数整数部分去掉，以“进位”的形式加入至样本选择参数中。

[0108] 在本发明的一些实施例中，根据初始采样频率、初始音频样本的数量、目标采样频率，获得目标音频样本的数量，包括以下步骤：

[0109] 根据第三关系数学模型获得目标音频样本的数量偏移值；

[0110] 对数量偏移值进行向下取整，以获得目标音频样本的数量；

[0111] 其中，第三关系数学模型为：

[0112] m′＝(n×fy)/fx，

[0113] 其中，m′表示数量偏移值，n表示初始音频样本的数量，fx表示初始采样频率，fy表示目标采样频率。

[0114] 可以理解的是，由于采样频率可存在小数部分，因此利用第三关系数学模型首先确定目标音频样本的数量的估计值，即数量偏移值，然后对数量偏移值进行向下取整，从而确定最终的目标采样频率的样本数。

[0115] 在本发明的一些实施例中，样本选择参数bi和样本选择参数ai之间的关系由以下第四关系数学模型进行约束：

[0116]

[0117] 其中，n表示初始音频样本的数量。

[0118] 可以理解的是，第四关系数学模型所表示的为样本选择参数bi和样本选择参数ai是两个相邻的样本选择参数，且当计算得到的ai等于初始音频样本数时，则对应选择ai＝i＝的两个初始音频样本。

[0119] 另外，本发明的一个实施例还提供了一种音频处理设备，该控制装置包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序。处理器和存储器可以通过总线或者其他方式连接。

[0120] 存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

[0121] 实现上述实施例的音频重采样方法所需的非暂态软件程序以及指令存储在存储器中，当被处理器执行时，执行上述实施例中的音频重采样方法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S100至S400、图2中的方法步骤S310至步骤S320、图3中的方法步骤S321至步骤S323、图4中的方法步骤S3221至步骤S3225、图5中的方法步骤S3231至步骤S3234。

[0122] 以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

[0123] 此外，本发明的一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个处理器或控制器执行，例如，被上述空调器实施例中的一个处理器执行，可使得上述处理器执行上述实施例中的音频重采样方法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S100至S400、图2中的方法步骤S310至步骤S320、图3中的方法步骤S321至步骤S323、图4中的方法步骤S3221至步骤S3225、图5中的方法步骤S3231至步骤S3234。

[0124] 本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD‑ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

[0125] 上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但本发明不限于上述实施例，在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。