sndfile.h读取音频
当你使用sf_open函数打开音频文件后，你可以使用sf_read_float函数来读取音频数据。这个函数将返回一个指向浮点数数组的指针，其中包含了音频样本值。下面是一个示例代码片段，演示如何使用sf_read_float函数读取音频数据：
cpp
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#include <sndfile.h>#include <iostream>int main() {
SF_INFO info;
SNDFILE* file = sf_open("audio_file.wav", SFM_READ, &info);
if (!file) {
std::cerr << "Failed to open file" << std::endl;
return 1;
}
// 读取音频数据
float* buffer = new float;
sf_read_float(file, buffer, info.frames);
// 处理音频数据（例如，输出样本值）
for (int i = 0; i < info.frames; ++i) {
std::cout << buffer << std::endl; // 输出每个样本的浮点值
}
delete[] buffer; // 释放内存
// 关闭音频文件句柄
sf_close(file);
return 0;
}
在上述代码中，我们首先打开音频文件并检查是否成功打开。然后，我们创建一个浮点数数组buffer来存储音频数据，并使用sf_read_float函数读取音频数据到缓冲区中。最后，我们遍历缓冲区中的每个样本值，并将其输出到控制台。最后，我们释放内存并关闭音频文件句柄。
请注意，上述代码中的浮点数数组buffer的大小是根据音频文件的帧数确定的。你需要确保分配足够的内存来存储音频数据。
要将使用sf_read_float函数获取的音频数据转换为Tensor，你可以使用PyTorch库。下面是一个示例代码片段，演示了如何完成这个过程：
cpp
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#include <soundfile.h>#include <torch/script.h>#include <vector>torch::Tensor LoadAudioFile(const std::string& filename) {
SF_INFO info;
SNDFILE* file = sf_open(filename.c_str(), SFM_READ, &info);
if (!file) {
std::cerr << "Failed to open file" << std::endl;
return torch::Tensor();
}
// 读取音频数据
std::vector<float> data(info.frames);
sf_read_float(file, data.data(), info.frames);
sf_close(file);
// 将数据转换为Tensor
torch::Tensor tensor_data = torch::from_blob(data.data(), {1, info.channels, info.frames});
tensor_data = tensor_data.permute({2, 0, 1});// 调整维度顺序为 [时间, 通道, 批次]
tensor_data = tensor_data.to(torch::kFloat32);// 将数据类型转换为float32
return tensor_data;
}
在这个示例中，我们首先使用soundfile库的sf_open函数打开音频文件，并获取音频文件的元数据。然后，我们使用sf_read_float函数读取音频数据到一个std::vector中。接下来，我们将原始数据转换为PyTorch的Tensor对象，并调整维度顺序。最后，我们将数据类型转换为float32。
请注意，这个示例中的Tensor形状是[时间, 通道, 批次]，其中时间表示音频信号的时间长度，通道表示音频的通道数（例如，立体声为2），批次表示批次大小（在这里设置为1）。根据你的具体需求，你可能需要调整Tensor的形状和维度顺序。
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