Add SIMD audio processing interface and implementations
- Created a new SIMD interface header and source files for audio processing functions. - Implemented functions for filling buffers, mixing audio, applying gain, calculating RMS and peak values, normalizing audio, converting stereo to mono, limiting audio, fading audio, and a simple equalizer. - Added SSE-specific implementations for the audio processing functions to leverage SIMD for performance improvements. - Updated CMakeLists.txt files to include new libraries and link dependencies for the SIMD interface and SSE implementations. - Introduced a static test helper library for unit testing with Google Test framework.
This commit is contained in:
526
src/simd/misc/audio_processing/scalar_audio_processing_func.cpp
Normal file
526
src/simd/misc/audio_processing/scalar_audio_processing_func.cpp
Normal file
@@ -0,0 +1,526 @@
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/**
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* @file scalar_audio_processing_func.cpp
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* @brief 音频处理函数的标量（非SIMD）实现
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*
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* 本文件提供所有音频处理函数的标量实现版本，具有以下特点：
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* 1. **平台通用性**：
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* - 不依赖任何特定的SIMD指令集
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* - 可在任何支持C++的平台上编译运行
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* - 作为SIMD实现的参考基准和后备方案
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*
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* 2. **代码可读性**：
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* - 算法逻辑清晰直观
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* - 易于理解和维护
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* - 便于验证SIMD实现的正确性
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*
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* 3. **性能特点**：
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* - 单次处理一个样本（无并行化）
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* - 编译器可能进行自动向量化
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* - 适合小批量数据或不支持SIMD的平台
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*
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* 4. **精度考虑**：
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* - 累加操作使用double提高精度（如RMS计算）
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* - 避免浮点精度损失
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* - 保证计算结果的准确性
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*/
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#include "scalar_audio_processing_func.h"
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#include <cmath>
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#include <algorithm>
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namespace scalar_audio_processing_func {
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/**
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* @brief 音频混合函数（标量实现）
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*
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* 将两路音频信号逐样本相加，实现音频混合效果。
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*
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* 算法原理：
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* output[i] = input1[i] + input2[i]
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*
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* 这是最基础的音频混合方式，适用于：
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* - 多轨混音
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* - 音频叠加
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* - 效果器链处理
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*
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* 注意事项：
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* - 需要调用方确保输出不会溢出（超过±1.0范围）
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* - 如需避免削波，应先对输入信号进行适当的衰减
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* - 本函数不做削波保护，以保持性能
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*
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* @param src1 第一路输入音频数据
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* @param src2 第二路输入音频数据
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* @param dst 输出音频数据（可以与src1或src2相同，实现原地处理）
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* @param num_samples 样本数量
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*/
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void mix_audio(const float* src1, const float* src2, float* dst, size_t num_samples) {
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// 逐样本相加，简单直接
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// 现代编译器可能会自动向量化此循环（需要-O2或更高优化级别）
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for (size_t i = 0; i < num_samples; ++i) {
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dst[i] = src1[i] + src2[i];
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}
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}
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/**
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* @brief 音量增益调节函数（标量实现）
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*
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* 对音频信号应用线性增益（音量调节）。
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*
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* 算法原理：
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* output[i] = input[i] * gain
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*
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* 增益参数说明：
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* - gain = 1.0: 保持原音量不变
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* - gain > 1.0: 放大音量（如2.0表示音量翻倍，+6dB）
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* - 0 < gain < 1.0: 衰减音量（如0.5表示音量减半，-6dB）
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* - gain = 0.0: 静音
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* - gain < 0.0: 反相（改变相位）
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*
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* 应用场景：
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* - 音量调节
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* - 淡入淡出效果的基础
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* - 归一化处理
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* - 混音时的声道平衡
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*
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* @param src 输入音频数据
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* @param dst 输出音频数据（可与src相同）
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* @param gain 增益系数
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* @param num_samples 样本数量
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*/
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void apply_gain(const float* src, float* dst, float gain, size_t num_samples) {
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// 逐样本应用增益
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// 这是最简单的音频处理操作之一
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for (size_t i = 0; i < num_samples; ++i) {
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dst[i] = src[i] * gain;
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}
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}
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/**
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* @brief 计算音频RMS电平（均方根值）
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*
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* RMS (Root Mean Square) 是衡量音频平均响度的重要指标。
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*
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* 数学公式：
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* RMS = sqrt( (1/N) * Σ(x[i]²) )
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* 其中：
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* - N: 样本总数
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* - x[i]: 第i个样本值
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* - Σ: 求和符号
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*
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* 算法步骤：
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* 1. 对每个样本求平方
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* 2. 累加所有平方值
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* 3. 除以样本数（求平均）
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* 4. 对结果开平方根
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*
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* 精度考虑：
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* - 使用double进行累加，避免float精度损失
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* - 大量小数值累加时，float可能损失精度
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* - 最终结果转回float以匹配音频数据类型
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*
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* 应用场景：
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* - 音量表显示
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* - 自动增益控制(AGC)
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* - 音频分析
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* - 压缩器阈值计算
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*
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* @param src 输入音频数据
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* @param num_samples 样本数量
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* @return RMS值（通常在0.0到1.0之间，但可能超过1.0）
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*/
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float calculate_rms(const float* src, size_t num_samples) {
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double sum_squares = 0.0; // 使用double提高累加精度
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// 步骤1-2: 逐样本求平方并累加
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for (size_t i = 0; i < num_samples; ++i) {
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// 转换为double再相乘，避免精度损失
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sum_squares += static_cast<double>(src[i]) * static_cast<double>(src[i]);
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}
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// 步骤3-4: 求平均值并开平方根
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return static_cast<float>(std::sqrt(sum_squares / static_cast<double>(num_samples)));
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}
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/**
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* @brief 计算音频峰值电平
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*
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* 峰值检测用于找出音频信号中的最大幅度值。
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*
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* 算法原理：
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* peak = max(|x[0]|, |x[1]|, ..., |x[N-1]|)
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*
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* 算法步骤：
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* 1. 初始化峰值为0
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* 2. 遍历所有样本
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* 3. 对每个样本取绝对值
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* 4. 如果绝对值大于当前峰值，更新峰值
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* 5. 返回最终峰值
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*
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* 为什么使用绝对值：
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* - 音频样本可能为负值（如-0.8）
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* - 负值的幅度同样重要
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* - 峰值表示最大偏离零点的距离
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*
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* 应用场景：
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* - 防止削波（确保不超过±1.0）
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* - 峰值表显示
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* - 归一化处理的依据
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* - 限幅器/压缩器的输入分析
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*
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* 性能特点：
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* - 单次遍历，O(N)时间复杂度
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* - 不使用排序，效率高
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*
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* @param src 输入音频数据
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* @param num_samples 样本数量
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* @return 峰值（0.0到可能大于1.0的正数）
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*/
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float calculate_peak(const float* src, size_t num_samples) {
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float peak = 0.0f; // 初始峰值为0
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// 遍历所有样本，寻找最大绝对值
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for (size_t i = 0; i < num_samples; ++i) {
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float abs_sample = std::fabs(src[i]); // 取绝对值
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if (abs_sample > peak) {
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||||
peak = abs_sample; // 更新峰值
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}
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}
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return peak;
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}
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/**
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* @brief 音频归一化函数（标量实现）
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* 归一化是将音频信号缩放到指定的峰值电平。
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*
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* 算法原理：
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* 1. 找出当前音频的峰值 current_peak
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* 2. 计算增益系数 gain = target_peak / current_peak
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* 3. 对所有样本应用此增益
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*
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* 数学公式：
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* output[i] = input[i] * (target_peak / current_peak)
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*
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* 边界情况处理：
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* 1. num_samples == 0: 无数据，直接返回
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* 2. target_peak <= 0: 无效目标，直接返回
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* 3. current_peak < 1e-10: 信号过弱（近乎静音），输出为0
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*
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* 为什么检测1e-10：
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* - 避免除以接近零的数（导致极大增益）
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* - 过小的信号主要是噪声，放大无意义
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* - 1e-10在浮点数范围内足够小
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*
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* 应用场景：
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* - 音频电平标准化
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* - 音量响度统一
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* - 防止削波同时最大化响度
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* - 音频制作的母带处理
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*
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* @param src 输入音频数据
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* @param dst 输出音频数据
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* @param target_peak 目标峰值（通常为0.99或1.0）
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* @param num_samples 样本数量
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*/
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void normalize_audio(const float* src, float* dst, float target_peak, size_t num_samples) {
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// 边界情况1-2: 参数有效性检查
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if (num_samples == 0 || target_peak <= 0.0f) {
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return;
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}
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// 步骤1: 计算当前音频的峰值
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const float current_peak = calculate_peak(src, num_samples);
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// 边界情况3: 信号过弱，输出静音
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if (current_peak < 1e-10f) {
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for (size_t i = 0; i < num_samples; ++i) {
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dst[i] = 0.0f;
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}
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||||
return;
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}
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// 步骤2: 计算归一化增益因子
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// gain = target / current，使得 current * gain = target
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const float gain_factor = target_peak / current_peak;
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// 步骤3: 对所有样本应用增益
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for (size_t i = 0; i < num_samples; ++i) {
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dst[i] = src[i] * gain_factor;
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}
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}
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/**
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* @brief 立体声到单声道转换（标量实现）
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* 将立体声（双声道）音频转换为单声道音频。
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* 数据布局：
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* - 输入立体声格式：[L0, R0, L1, R1, L2, R2, ...]
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* 其中L=左声道，R=右声道，数字=样本索引
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* - 输出单声道格式：[M0, M1, M2, ...]
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* 其中M=混合后的单声道
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*
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* 算法原理：
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* mono[i] = (left[i] + right[i]) / 2
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*
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* 为什么除以2：
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* - 保持音量电平一致
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* - 防止相加后溢出
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* - 符合音频工程标准
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*
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* 索引计算：
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* - 第i个立体声样本对占用位置：[2*i, 2*i+1]
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* - stereo_src[i*2] 是左声道
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* - stereo_src[i*2+1] 是右声道
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*
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* 应用场景：
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* - 降低音频数据量（单声道占用空间减半）
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* - 兼容单声道设备
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* - 音频分析（如语音识别）
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* - 节省带宽
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*
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* 注意事项：
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* - 会丢失立体声的空间信息
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* - 不可逆转换
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*
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* @param stereo_src 立体声输入数据（交错格式：L,R,L,R...）
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* @param mono_dst 单声道输出数据
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* @param num_stereo_samples 立体声样本对的数量（不是总样本数）
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*/
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void stereo_to_mono(const float* stereo_src, float* mono_dst, size_t num_stereo_samples) {
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// 边界情况处理
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if (num_stereo_samples == 0) {
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return;
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}
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// 对每个立体声样本对(左声道,右声道)，计算其平均值作为单声道样本
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for (size_t i = 0; i < num_stereo_samples; ++i) {
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const float left = stereo_src[i * 2]; // 左声道位于偶数索引
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const float right = stereo_src[i * 2 + 1]; // 右声道位于奇数索引
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mono_dst[i] = (left + right) * 0.5f; // 取平均值
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}
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}
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/**
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* @brief 音频限幅器（动态范围压缩）
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*
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* 限幅器用于防止音频信号超过指定阈值，避免削波失真。
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*
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* 工作原理：
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* 1. 检测每个样本的幅度
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* 2. 如果超过阈值，计算所需的衰减增益
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* 3. 平滑应用增益变化（避免咔嗒声）
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* 4. 输出限幅后的样本
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*
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* 包络跟随器特性：
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* - 攻击时间（Attack）：立即响应（0ms）
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* 当信号超过阈值时，立即降低增益，防止削波
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* - 释放时间（Release）：50ms
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* 当信号低于阈值时，缓慢恢复增益，避免"呼吸"效应
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*
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* 释放系数计算：
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* release_coeff = exp(-1 / (release_time * sample_rate))
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* 这是一阶低通滤波器的时间常数
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*
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||||
* 增益更新公式：
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* - 攻击：current_gain = target_gain（立即）
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* - 释放：current_gain = target_gain + (current_gain - target_gain) * release_coeff
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||||
* 这是指数平滑，使增益变化更自然
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*
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||||
* 状态保持：
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* - limiter_state保存上一次处理的增益值
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||||
* - 确保连续音频块之间的增益平滑过渡
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||||
* - 如果为nullptr，则从1.0（无衰减）开始
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||||
*
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||||
* 应用场景：
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* - 防止输出削波
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* - 保护扬声器/耳机
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||||
* - 音频制作的母带处理
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* - 实时音频处理
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*
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||||
* @param src 输入音频数据
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||||
* @param dst 输出音频数据
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||||
* @param threshold 阈值（通常为0.99或1.0）
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||||
* @param limiter_state 限幅器状态（保存增益值，可为nullptr）
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||||
* @param sample_rate 采样率（用于计算时间常数）
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||||
* @param num_samples 样本数量
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*/
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||||
void limit_audio(const float* src, float* dst, float threshold, float* limiter_state, float sample_rate,
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||||
size_t num_samples) {
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||||
// 边界情况处理
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||||
if (num_samples == 0 || threshold <= 0.0f) {
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||||
return;
|
||||
}
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||||
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||||
// 释放时间参数（与SIMD实现保持一致）
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constexpr float release_time = 0.05f; // 50ms释放时间
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||||
// 计算一阶低通滤波器的释放系数
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||||
const float release_coeff = std::exp(-1.0f / (release_time * sample_rate));
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||||
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||||
// 初始化限幅器状态
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||||
// 如果有状态值则继续上次的处理，否则从1.0（无衰减）开始
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||||
float current_gain = limiter_state != nullptr ? *limiter_state : 1.0f;
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||||
|
||||
// 逐样本处理
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||||
for (size_t i = 0; i < num_samples; ++i) {
|
||||
float sample = src[i];
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||||
float abs_sample = std::fabs(sample); // 取绝对值
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||||
|
||||
// 计算所需的增益以将信号限制在阈值内
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||||
// 如果 |sample| > threshold，则 gain = threshold / |sample| < 1.0
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||||
// 否则不需要衰减，gain = 1.0
|
||||
float target_gain = abs_sample > threshold ? threshold / abs_sample : 1.0f;
|
||||
|
||||
// 平滑增益变化（包络跟随器）
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||||
if (target_gain < current_gain) {
|
||||
// 攻击阶段：立即降低增益（快速响应）
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||||
current_gain = target_gain;
|
||||
}
|
||||
else {
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||||
// 释放阶段：缓慢恢复增益（指数平滑）
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||||
// 新增益 = 目标增益 + (当前增益 - 目标增益) * 释放系数
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||||
current_gain = target_gain + (current_gain - target_gain) * release_coeff;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 应用计算出的增益
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||||
dst[i] = sample * current_gain;
|
||||
}
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||||
|
||||
// 保存状态以供下次调用使用（实现连续处理）
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||||
if (limiter_state != nullptr) {
|
||||
*limiter_state = current_gain;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
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||||
* @brief 音频淡入淡出效果（标量实现）
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*
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* 在音频开头应用淡入效果，结尾应用淡出效果，避免突然的音频切换。
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||||
*
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||||
* 音频分段：
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* 1. 淡入段：[0, fade_in_samples)，增益从0线性增加到1
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||||
* 2. 中间段：[fade_in_samples, num_samples - fade_out_samples)，保持原样
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||||
* 3. 淡出段：[num_samples - fade_out_samples, num_samples)，增益从1线性减少到0
|
||||
*
|
||||
* 应用场景：音频片段拼接、音乐播放器淡入淡出、视频编辑音频过渡
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||||
*
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||||
* @param src 输入音频数据
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||||
* @param dst 输出音频数据
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||||
* @param fade_in_samples 淡入样本数
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||||
* @param fade_out_samples 淡出样本数
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||||
* @param num_samples 总样本数
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||||
*/
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||||
void fade_audio(const float* src, float* dst, size_t fade_in_samples, size_t fade_out_samples, size_t num_samples) {
|
||||
// 边界情况处理
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||||
if (num_samples == 0) {
|
||||
return;
|
||||
}
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||||
// 第一段：处理淡入部分
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||||
if (fade_in_samples > 0) {
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||||
// 淡入不能超过总样本数
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||||
for (size_t i = 0; i < std::min(fade_in_samples, num_samples); ++i) {
|
||||
// 计算线性淡入增益：0 -> 1
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||||
const float gain = static_cast<float>(i) / static_cast<float>(fade_in_samples);
|
||||
dst[i] = src[i] * gain;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 第二段：处理中间部分（直接复制）
|
||||
const size_t middle_start = fade_in_samples;
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||||
const size_t middle_end = num_samples > fade_out_samples ? num_samples - fade_out_samples : 0;
|
||||
|
||||
if (middle_end > middle_start) {
|
||||
for (size_t i = middle_start; i < middle_end; ++i) {
|
||||
dst[i] = src[i];
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 第三段：处理淡出部分
|
||||
if (fade_out_samples > 0 && num_samples > fade_out_samples) {
|
||||
const size_t fade_out_start = num_samples - fade_out_samples - 1;
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||||
for (size_t i = fade_out_start; i < num_samples; ++i) {
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// 计算线性淡出增益：1 -> 0
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const size_t fade_out_offset = i - fade_out_start;
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const float gain = 1.0f - static_cast<float>(fade_out_offset) / static_cast<float>(fade_out_samples);
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dst[i] = src[i] * gain;
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}
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}
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}
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/**
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* @brief 简单三段均衡器（标量实现）
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* 实现简化的三段参数均衡器，分别控制低频、中频、高频增益。
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*
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* 频段划分策略：
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* 1. 低频段：通过低通滤波器提取（约500Hz以下）
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* 2. 高频段：通过高通滤波器提取（约5kHz以上）
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* 3. 中频段：原始信号减去低频和高频
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*
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* 一阶IIR滤波器：output = cutoff * input + (1 - cutoff) * state
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* - low_cutoff = 0.02: 低通系数
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* - high_cutoff = 0.1: 高通系数
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* - mid_factor = 0.7: 中频能量平衡系数
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*
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* 状态变量（eq_state：
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* - eq_state[0]: 低频滤波器状态
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* - eq_state[1]: 高频滤波器状态
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* - 用于IIR滤波器连续性，确保音频块间平滑过渡
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*
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* 应用场景：音质调整、频率平衡、音色调节
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*
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* @param src 输入音频数据
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* @param dst 输出音频数据
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* @param low_gain 低频增益系数
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* @param mid_gain 中频增益系数
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* @param high_gain 高频增益系数
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* @param eq_state EQ状态数组（2个float，可为nullptr）
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* @param num_samples 样本数量
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*/
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void simple_eq(const float* src, float* dst, float low_gain, float mid_gain, float high_gain, float* eq_state,
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size_t num_samples) {
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// 边界情况处理
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if (num_samples == 0) {
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return;
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}
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// 简化的频率分割系数（与SIMD实现保持一致）
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constexpr float low_cutoff = 0.02f; // 低通滤波器系数（约500Hz）
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constexpr float high_cutoff = 0.1f; // 高通滤波器系数（约5kHz）
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constexpr float mid_factor = 0.7f; // 中频能量调整系数
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// 初始化EQ状态（IIR波器的记忆）
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float low_state = eq_state != nullptr ? eq_state[0] : 0.0f; // 低频滤波器状态
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float high_state = eq_state != nullptr ? eq_state[1] : 0.0f; // 高频滤波器状态
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// 逐样本处理
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for (size_t i = 0; i < num_samples; ++i) {
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float input = src[i];
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// 步骤1: 低通滤波器（提取低频）
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// 一阶IIR低通：new = a*input + (1-a)*old
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float low_output = low_cutoff * input + (1.0f - low_cutoff) * low_state;
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low_state = low_output; // 更新状态
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// 步骤2: 高通滤波器（从剩余信号提取高频）
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float high_input = input - low_output; // 减去低频
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float high_output = high_cutoff * high_input + (1.0f - high_cutoff) * high_state;
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high_state = high_output; // 更新状态
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// 步骤3: 中频提取（原始信号减去低频和高频）
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float mid_output = (input - low_output - high_output) * mid_factor;
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// 步骤4: 混合三段并应用各自的增益
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dst[i] = low_output * low_gain + mid_output * mid_gain + high_output * high_gain;
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}
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// 保存状态以供下次调用使用
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if (eq_state != nullptr) {
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eq_state[0] = low_state; // 保存低频滤波器状态
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eq_state[1] = high_state; // 保存高频滤波器状态
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}
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}
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}
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