ATRAC编解码器的源码解析与实现

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资源摘要信息:"src_decoder_encoder_" 标题解释："src_decoder_encoder_" 的标题可能表明这是一个包含了编解码器（codec）核心组件的项目或模块。"编解码器"是一种软件或硬件设备，能够对数据进行压缩或解压缩，通常用于音频或视频文件格式。标题中的 "src_" 前缀可能代表 "source"，即源代码文件夹。 描述解释："atracdenc ATRAC Decoder Encoder" 描述了该编解码器的具体功能，ATRAC（Adaptive TRansform Acoustic Coding）是一种音频压缩技术，最初由索尼公司开发，主要用于迷你碟（MD）和其他音频设备中。ATRAC技术通过有损压缩，能够减少音频文件的大小，同时尽量保留原始音质。"Decoder" 负责将压缩的音频数据解码成可播放的格式，而 "Encoder" 则将音频数据编码压缩。ATRAC 编解码器广泛应用于索尼的音频产品，包括早期的数字音乐播放器。 标签解释："decoder encoder" 这两个标签指出了该软件模块的核心功能，即解码和编码。编解码器是数字媒体处理的关键技术，它允许音频和视频文件在保持较小文件大小的同时仍然具有可接受的音质或画质。 压缩包子文件的文件名称列表详细解释： 1. main.cpp - 这个文件可能包含了编解码器的主要程序逻辑，包括程序的入口点、调用解码或编码过程以及用户界面等。 2. atrac3denc_ut.cpp - 这个文件可能包含ATRAC3D编码器的单元测试代码。单元测试用于验证特定代码单元（如函数或方法）的正确性。 3. atrac3denc.cpp - 该文件可能包含了ATRAC3D编码器的核心实现代码。ATRAC3D是ATRAC的一个版本，特别用于索尼的高分辨率音频产品。 4. atrac1denc.cpp - 这个文件可能包含ATRAC1编码器的实现代码，ATRAC1是较早的ATRAC技术版本。 5. aea.cpp - 这个文件可能包含了ATRAC编码器算法的特定实现，其中的 "AEA" 可能代表 "Adaptive Excitation Coding" 或类似的术语，这是一种用于音频信号处理的编码技术。 6. transient_detector.cpp - 这个文件包含了瞬态检测器的实现代码。瞬态检测用于识别音频信号中的快速变化部分，这些部分通常需要特殊的处理以保持音质。 7. atracdenc_ut.cpp - 另一个单元测试文件，这次专门针对ATRAC解码器。 8. pcm_io_sndfile.cpp - 该文件可能包含PCM（脉冲编码调制）数据的输入输出功能，其中 "sndfile" 可能表明该文件使用了libsndfile库，这是一个处理多种音频格式的库。 9. util_ut.cpp - 这个文件包含一些通用实用功能的单元测试代码。 10. wav.cpp - 这个文件可能包含了处理WAV格式音频文件的功能，WAV是一种常见的未压缩音频文件格式，广泛用于存储音频数据。 在音频数据处理中，编解码器负责将音频数据从一种格式转换到另一种格式，这通常涉及到编码时的压缩和解码时的解压缩。ATRAC编解码器作为该文件集合中的核心，其功能实现保证了音频数据的有效存储和传输，同时尽量减少音质损失。编码过程通常需要复杂的算法来分析音频信号，并且只能对信号的某些部分进行压缩，而解码过程则需要能够准确地重建音频信号，以便用户能够聆听。由于ATRAC技术与索尼产品紧密相关，该编解码器可能专门为了索尼设备优化。而单元测试文件的存在说明了这个项目采用了软件开发中的测试驱动开发方法，确保编码器和解码器的功能正确性和稳定性。

Mpeg2_Decoder

2008-01-03 上传
directories, src/mpeg2dec contains the decoder, while src/mpeg2enc contains the encoder sources. The following installation procedure applies to both the encoder and the decoder: <br> ...

MP3编解码（MP3 encoder）

2007-09-10 上传
5. **NekoAmp-src-1_4**：这个文件名可能代表一个名为NekoAmp的音频播放器的源代码版本1.4。在学习MP3编解码的过程中，分析和研究这样的开源项目能够帮助理解实际编码和解码的实现细节，包括文件读取、缓冲管理、...

self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncodingTwo(feature_size) self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder = nn.Linear(feature_size,1) self.init_weights()

2023-06-10 上传
- `self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout)`：这是一个Transformer编码器层，它由多头注意力和前馈神经网络组成。这里使用的是nn....

def encode(self, source_padded: torch.Tensor, source_lengths: List[int]) -> Tuple[ torch.Tensor, Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]]: enc_hiddens, dec_init_state = None, None """ add your code here -- 5 目标: 1. 将编码器应用于源句子以获得编码器的隐藏状态。 2. 将编码器的最终状态投射到解码器，以获得解码器的初始状态。 步骤: 1. 使用 self.model_embeddings 在 src sentences 上构建一个 Tensor `X`, shape (max_sent_len, batch_size, embedding_size) 注意, encoder和 decoder 不同, encoder是没有初始的 hidden state和cell state的. 2. 把 self.encoder 作用到 X 上 得到 `enc_hiddens`, `last_hidden`, `last_cell`. - 首先 使用 pack_padded_sequence 函数到 X 上, 把处理后的 Tensor 送进 self.encoder中. - 使用 pad_packed_sequence 函数到 enc_hiddens. - 注意: 编码器的输出是shape (max_src_sent_len, batch_size, hidden_size*2), 需要permute 成 (batch_size, max_src_sent_len, hidden_size*2) - 注意: 使用 pad_packed_sequence 时, batch 中的每一个元素应该是相同的shape 3. 获得解码器的初始状态: `dec_init_state` = (init_decoder_hidden, init_decoder_cell): - `init_decoder_hidden`: 解码器 初始hidden-state - 编码器的`last_hidden` 的 shape (2, batch_size, hidden_size), 因为编码器是双向的. - Concatenate 双向的hidden—state 得到 shape (batch_size, 2*hidden_size). - 使用 self.h_projection, 得到 init_decoder_hidden. - `init_decoder_cell`: 解码器 初始 cell-state - 编码器的`last_cell` 的 shape (2, batch_size, hidden_size), 因为编码器是双向的. - Concatenate 双向的hidden—state 得到 shape (batch_size, 2*hidden_size).. - 使用 self.c_projection 得到 init_decoder_cell.

2023-06-03 上传
需要注意的是，编码器的输出是一个形状为 (max_src_sent_len, batch_size, hidden_size*2) 的张量，需要对其进行 permute 操作以使其形状变为 (batch_size, max_src_sent_len, hidden_size*2)。然后，通过将双向的...

def init_weights(self): initrange = 0.1 self.decoder.bias.data.zero_() self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange) def forward(self,src): src = src.unsqueeze(2) if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src): device = src.device mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(device) self.src_mask = mask src = self.pos_encoder(src) #print('##src',src.shape,self.src_mask.shape) output_1 = self.transformer_encoder(src) #, self.src_mask) output = output_1[0, :, :] output=torch.sum(output,dim=0) # output = self.decoder(output_1[-1]).squeeze(1) return output def _generate_square_subsequent_mask(self, sz): mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1) mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0)) return mask

2023-06-10 上传
在前向传播的函数中，首先将输入的src张量增加一个维度，然后通过位置编码器对输入进行编码，接着将编码后的输入传入Transformer的encoder中进行编码，得到输出output_1。在这段代码中，未使用self.src_mask，因此...

class TransAm(nn.Module): def __init__(self,feature_size=250,num_layers=1,dropout=0.1): super(TransAm, self).__init__() self.model_type = 'Transformer' self.input_embedding = nn.Linear(1,feature_size) self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncoding(feature_size) self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=10, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder = nn.Linear(feature_size,1) self.init_weights() 这段代码的作用 举例说明

2023-05-24 上传
- encoder_layer: 编码器层，用于在位置编码后对输入序列进行编码，其中d_model表示输入和输出的特征向量维度，nhead表示多头注意力的头数，dropout表示随机失活率； - transformer_encoder: 编码器，由多个encoder_...

num_hiddens, num_layers, dropout, batch_size, num_steps = 32, 2, 0.1, 64, 10 lr, num_epochs, device = 0.005, 200, d2l.try_gpu() ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads = 32, 64, 4 key_size, query_size, value_size = 32, 32, 32 norm_shape = [32] train_iter, src_vocab, tgt_vocab = d2l.load_data_nmt(batch_size, num_steps) encoder = TransformerEncoder(len(src_vocab), key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout) decoder = TransformerDecoder( len(tgt_vocab), key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout) net = d2l.EncoderDecoder(encoder, decoder) d2l.train_seq2seq(net, train_iter, lr, num_epochs, tgt_vocab, device) loss 0.032, 5679.3 tokens/sec on cuda:0

2023-07-14 上传
这段代码是用于训练一个基于Transformer模型的序列到序列（seq2seq）的机器翻译网络。首先，定义了一些超参数，例如隐藏层的维度、层数、dropout率、批量大小和时间步数等。接着，使用`d2l.load_data_nmt`函数加载...

帮我看一些这段代码有什么问题：class EncoderDecoder(nn.Module): def init(self,encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator): #encoder:代表编码器对象 #decoder:代表解码器对象 #source_embed:代表源数据的嵌入 #target_embed:代表目标数据的嵌入 #generator:代表输出部分类别生成器对象 super(EncoderDecoder,self).init() self.encoder=encoder self.decoder=decoder self.src_embed=source_embed self.tgt_embed=target_embed self.generator=generator def forward(self,source,target,source_mask,target_mask): #source:代表源数据 #target:代表目标数据 #source_mask:代表源数据的掩码张量 #target_mask:代表目标数据的掩码张量 return self.decode(self.encode(source,source_mask),source_mask, target,target_mask) def encode(self,source,source_mask): return self.encoder(self.src_embed(source),source_mask) def decode(self,memory,source_mask,target,target_mask): #memory:代表经历编码器编码后的输出张量 return self.decoder(self.tgt_embed(target),memory,source_mask,target) vocab_size=1000 d_model=512 encoder=en decoder=de source_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) target_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) generator=gen source=target=Variable(torch.LongTensor([[100,2,421,500],[491,998,1,221]])) source_mask=target_mask=Variable(torch.zeros(8,4,4)) ed=EncoderDecoder(encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator ) ed_result=ed(source,target,source_mask,target_mask) print(ed_result) print(ed_result.shape)

2023-07-15 上传
def __init__(self, encoder, decoder, source_embed, target_embed, generator): super(EncoderDecoder, self).__init__() self.encoder = encoder self.decoder = decoder self.src_embed = source_embed ...

class Decoder(nn.Module): def __init__(self): super(Decoder, self).__init__() self.tgt_emb = nn.Embedding(tgt_vocab_size, d_model) self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model) self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer() for _ in range(n_layers)]) def forward(self, dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs): ''' dec_inputs: [batch_size, tgt_len] enc_intpus: [batch_size, src_len] enc_outputs: [batsh_size, src_len, d_model] ''' dec_outputs = self.tgt_emb(dec_inputs) # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_outputs = self.pos_emb(dec_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1).cuda() # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_subsequence_mask = get_attn_subsequence_mask(dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask + dec_self_attn_subsequence_mask), 0).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs) # [batc_size, tgt_len, src_len] dec_self_attns, dec_enc_attns = [], [] for layer in self.layers: # dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model], dec_self_attn: [batch_size, n_heads, tgt_len, tgt_len], dec_enc_attn: [batch_size, h_heads, tgt_len, src_len] dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn = layer(dec_outputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask) dec_self_attns.append(dec_self_attn) dec_enc_attns.append(dec_enc_attn) return dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns

2023-07-16 上传
- 根据解码器的输入序列和编码器的输入序列生成encoder-decoder attention的mask，用于屏蔽无效的位置信息； - 通过多个DecoderLayer依次处理`dec_outputs`，得到最终的解码结果； - 返回解码结果、各层的self-...

离散余弦压缩代码matlab-JPEG-Encoder-Decoder:塞萨洛尼基亚里斯多德大学-电气和计算机工程-多媒体系统和虚拟现实-课程

2021-05-22 上传
src / convert2ycbcr.m function [ imageY , imageCb , imageCr ] = convert2ycbcr ( imageRGB , subimg ) 此功能执行的操作是将imageRGB图像的大小调整为8的倍数，将RGB转换为YCbCr，并对subimg给出
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