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音訊取樣

從 Android 5.0 (Lollipop) 開始，音訊重新取樣器現在完全是以 FIR 濾波器為基礎，而此濾波器衍生自 Kaiser 窗型 sinc 函式。Kaiser 窗型 sinc 函式具有以下屬性：

可以輕鬆地計算設計參數 (抑制頻帶波紋、轉換頻寬、截止頻率、濾波器長度)。
相對於整體能量而言，Kaiser 窗型 sinc 函式幾乎是減少抑制頻帶能量的最佳選擇。

請參閱 P.P. Vaidyanathan 撰寫的 Multirate Systems and Filter Bank 第 50 頁，瞭解凱斯視窗、凱斯視窗最佳性，以及此視窗與長球面視窗間的關係。

設計參數會根據內部品質決策和所需的取樣率自動計算。窗型 sinc 濾波器則會根據設計參數產生。如果是音樂用途，則比起任意頻率轉換，產生的 44.1 到 48 kHz (反之亦然) 的重新取樣器品質更佳。

為達到此品質目標，音訊重新取樣器提供更優質的品質，以及更快的速度。不過，重新取樣器可能會導入少量的頻帶波紋和頻疊諧波噪音，並有可能在轉換頻帶中造成高頻率損耗，因此，如果不是必要情況，請避免使用重新取樣器。

取樣和重新取樣的最佳做法

本節提供一些最佳做法，可幫助您避免取樣率問題。

選擇適合裝置的取樣率

一般來說，最好選擇適合裝置的取樣率 (通常是 44.1 kHz 或 48 kHz)。使用大於 48 kHz 的取樣率通常會導致品質降低，這是因為必須透過重新取樣器播放檔案。

使用簡單的重新取樣率 (固定與內插式多相位)

重新取樣器會以下列其中一種模式運作：

固定多相位模式。每個多相位的濾波器係數已預先計算。
內插式多相位模式。每個多相位的濾波器係數必須從最接近的兩個預先計算的多相位插入。

在固定多相位模式下，重新取樣器的速度最快，這時候輸入速率與輸出速率的比率 L/M (除以最大公約數) 中的 M 小於 256。例如，對於 44,100 至 48,000 的轉換，L = 147，M = 160。

在固定多相位模式下，取樣率會是固定值，不會改變。在內插式多相位模式下，取樣率為近似值。在 48 kHz 裝置上播放時，取樣率偏移通常是幾小時一個樣本。這通常不是問題，因為近似誤差遠低於內部石英振盪器、熱漂移或時基誤差 (通常是數十 ppm) 造成的頻率誤差。

在 48 kHz 裝置上播放時，請選擇 24 kHz (1:2) 和 32 kHz (2:3) 等簡單比率的取樣率 (即使 AudioTrack 可能允許其他取樣率和比率)。

透過上取樣 (而非降低取樣) 來變更取樣率

可即時變更取樣率。這類變更的精細程度是以內部緩衝處理作業 (通常是數百個樣本) 為基礎，而非逐個樣本變更。這可用於音效。

降低取樣率時，請勿動態變更取樣率。如果在建立音軌後變更取樣率，則在降低取樣率時若與原始取樣率有約 5% 至 10% 的差異，可能會觸發濾波器重新計算 (以利妥善抑制頻疊情況)。這會耗費計算資源，而且如果立即更換濾波器，還可能會聽到咔的一聲。

將降低的取樣率限制在 6:1 以下

降低取樣通常是由硬體裝置要求觸發。如果在降低取樣率時採用取樣率轉換器，為獲得良好的頻疊抑制效果，請嘗試將降低的取樣率限制在 6:1 以下 (例如，低於 48,000:8,000 的降低的取樣率)。為符合降低的取樣率，濾波器長度會隨之調整，但是如果降低的取樣率較高，便須犧牲更多轉換頻寬，以免濾波器長度過度地增加。上取樣則沒有類似的頻疊問題。請注意，音訊管道的某些部分可能會不允許降低的取樣率大於 2:1。

如果您有延遲時間上的考量，請勿重新取樣

重新取樣可避免將音軌置於 FastMixer 路徑中，這會讓延遲時間大幅增加，因為一般 Mixer 路徑中有其他更大的緩衝區。此外，重新取樣器的濾波器長度有隱式延遲，不過這類延遲通常為一毫秒或更短，沒有一般 Mixer 路徑的額外緩衝處理時間 (通常為 20 毫秒) 長。

使用浮點音訊

如果使用浮點數表示音訊資料，可大幅提升高效能音訊應用程式的音質。浮點具有以下優勢：

更大的動態範圍。
動態範圍中一致的準確率。
更多預留空間，可避免在中間計算和暫態期間發生截斷。

雖然浮點可提升音質，但也有一些缺點：

浮點數會占用更多記憶體。
浮點運算具有非預期屬性，例如加法不遵守結合律。
浮點計算有時會因為四捨五入，或採用數值不穩定的演算法而導致計算精準度變差。
如要有效使用浮點，需要進一步瞭解相關知識，才能取得準確且可再現的結果。

過去，浮點因為無法使用或速度太慢而備受批評，如今，低階和嵌入式處理器仍有這些問題。但是，對於現代行動裝置上的處理器來說，硬體浮點的效能已經與整數相近 (某些情況下甚至更快)。現代 CPU 還支援 SIMD (單指令多資料)，這種技術可進一步改善效能。

浮點音訊的最佳做法

以下提供最佳做法，有助於您避免浮點計算相關問題：

對於不常執行的計算 (例如計算濾波器係數)，請使用雙精度浮點。
留意運算順序。
為中間值宣告明確的變數。
大量使用括號。
如果收到 NaN 或無限大結果，請使用二進位搜尋從運算中找出導致這種情況的位置。

對於浮點音訊，音訊格式編碼 AudioFormat.ENCODING_PCM_FLOAT 的使用方式類似於使用 ENCODING_PCM_16_BIT 或 ENCODING_PCM_8_BIT 指定 AudioTrack 資料格式。對應的過載方法 AudioTrack.write() 會使用浮點陣列來提供資料。

Kotlin

fun write(
        audioData: FloatArray,
        offsetInFloats: Int,
        sizeInFloats: Int,
        writeMode: Int
): Int

Java

public int write(float[] audioData,
        int offsetInFloats,
        int sizeInFloats,
        int writeMode)