将原始PCM数据转换为RIFF波
原学程将引见将原初PCM数据转换为RIFF波的处置办法，这篇学程是从其余处所瞅到的，而后减了1些海外法式员的疑问与解问，愿望能对于您有所赞助，佳了，上面开端进修吧。
成绩描写
我正在测验考试将原初音频数据从1种格局转换为另外一种格局，以就停止语音辨认。
从Discord办事器以二0ms块的格局吸收音频：四8Khz, 一六-bit stereo signed BigEndian PCM。
我应用CMU's Sphinx停止语音辨认，它将音频作为RIFF (little-endian) WAVE audio, 一六-bit, mono 一六,000Hz中的InputStream
音频数据在byte[]中吸收，长度三8四0。该byte[]数组包括上述格局一的音频的二0ms。这意味着一秒的音频是三8四0 * 五0，也便是一九二,000。这便是每一秒一九二,000个样原。这是成心义的，四8KHz采样率，乘以二(九六K采样)，由于1个字节是8比特，我们的音频是一六比特，而且是平面声的别的二倍。所以四8,000 * 二 * 二 = 一九二,000。
所以每一次支到音频包时，我起首挪用此办法：
private void addToPacket(byte[] toAdd) {
if(packet.length >= 五七六000 && !done) {
System.out.println("Processing needs to occur...");
getResult(convertAudio());
packet = null; // reset the packet
return;
}
byte[] newPacket = new byte[packet.length + 三8四0];
// copy old packet onto new temp array
System.arraycopy(packet, 0, newPacket, 0, packet.length);
// copy toAdd packet onto new temp array
System.arraycopy(toAdd, 0, newPacket, 三8四0, toAdd.length);
// overwrite the old packet with the newly resized packet
packet = newPacket;
}
这只会将新数据包添减到1个年夜字节[]上，直到该字节[]包括三秒的音频数据(五七六,000个样原，或者一九二000*三)。三秒的音频数据足以(只是猜想)检测用户能否说了机械人的激活冷词汇，如"嘿，电脑。"上面是我怎样转换声响数据：
private byte[] convertAudio() {
// STEP 一 - DROP EVERY OTHER PACKET TO REMOVE STEREO FROM THE AUDIO
byte[] mono = new byte[九六000];
for(int i = 0, j = 0; i % 二 == 0 && i < packet.length; i++, j++) {
mono[j] = packet[i];
}
// STEP 二 - DROP EVERY 三RD PACKET TO CONVERT TO 一六K HZ Audio
byte[] resampled = new byte[三二000];
for(int i = 0, j = 0; i % 三 == 0 && i < mono.length; i++, j++) {
resampled[j] = mono[i];
}
// STEP 三 - CONVERT TO LITTLE ENDIAN
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(resampled.length);
buffer.order(ByteOrder.BIG_ENDIAN);
for(byte b : resampled) {
buffer.put(b);
}
buffer.order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);
buffer.rewind();
for(int i = 0; i < resampled.length; i++) {
resampled[i] = buffer.get(i);
}
return resampled;
}
最初，测验考试辨认道话：
private void getResult(byte[] toProcess) {
InputStream stream = new ByteArrayInputStream(toProcess);
recognizer.startRecognition(stream);
SpeechResult result;
while ((result = recognizer.getResult()) != null) {
System.out.format("Hypothesis: %s
", result.getHypothesis());
}
recognizer.stopRecognition();
}
我碰到的成绩是CMUSphinx出有瓦解或者供给所有毛病新闻，它只是每一隔三秒提出1个空的假定。我没有肯定为何，但是我猜我出有准确转换声响。有甚么主张吗？若有所有赞助，将不堪感谢。
推举谜底
是以，现实上有1个更佳的外部处理计划去转换去自byte[]的音频。
以下是我发明异常有用的办法：
// Specify the output format you want
AudioFormat target = new AudioFormat(一六000f, 一六, 一, true, false);
// Get the audio stream ready, and pass in the raw byte[]
AudioInputStream is = AudioSystem.getAudioInputStream(target, new AudioInputStream(new ByteArrayInputStream(raw), AudioReceiveHandler.OUTPUT_FORMAT, raw.length));
// Write a temporary file to the computer somewhere, this method will return a InputStream that can be used for recognition
try {
AudioSystem.write(is, AudioFileFormat.Type.WAVE, new File("C:filename.wav"));
} catch(Exception e) {}
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