sndfile.h读取音频

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1. 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。
   
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3. 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：
   
4. 
   
5. cpp
   
6. 复制
   
7. #include <sndfile.h>#include <iostream>int main() {
   
8.     SF_INFO info;
   
9.     SNDFILE* file = sf_open("audio_file.wav", SFM_READ, &info);
   
10.     if (!file) {
    
11.         std::cerr << "Failed to open file" << std::endl;
    
12.         return 1;
    
13.     }
    
14.     // 读取音频数据
    
15.     float* buffer = new float[info.frames];
    
16.     sf_read_float(file, buffer, info.frames);
    
17.     // 处理音频数据（例如，输出样本值）
    
18.     for (int i = 0; i < info.frames; ++i) {
    
19.         std::cout << buffer[i] << std::endl; // 输出每个样本的浮点值
    
20.     }
    
21.     delete[] buffer; // 释放内存
    
22.     // 关闭音频文件句柄
    
23.     sf_close(file);
    
24.     return 0;
    
25. }
    
26. 
    
27. 
    
28. 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。
    
29. 
    
30. 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。

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1. 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：
   
2. 
   
3. cpp
   
4. 复制
   
5. #include <soundfile.h>#include <torch/script.h>#include <vector>torch::Tensor LoadAudioFile(const std::string& filename) {
   
6.     SF_INFO info;
   
7.     SNDFILE* file = sf_open(filename.c_str(), SFM_READ, &info);
   
8.     if (!file) {
   
9.         std::cerr << "Failed to open file" << std::endl;
   
10.         return torch::Tensor();
    
11.     }
    
12.     // 读取音频数据
    
13.     std::vector<float> data(info.frames);
    
14.     sf_read_float(file, data.data(), info.frames);
    
15.     sf_close(file);
    
16.     // 将数据转换为Tensor
    
17.     torch::Tensor tensor_data = torch::from_blob(data.data(), {1, info.channels, info.frames});
    
18.     tensor_data = tensor_data.permute({2, 0, 1});  // 调整维度顺序为 [时间, 通道, 批次]
    
19.     tensor_data = tensor_data.to(torch::kFloat32);  // 将数据类型转换为float32
    
20.     return tensor_data;
    
21. }
    
22. 
    
23. 
    
24. 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。
    
25. 
    
26. 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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