在聲紋識別中，為了滿足對不同取樣率的要求，常需要對語音進行重取樣。重取樣即將原始的取樣頻率變換為新的取樣頻率以適應不同取樣率的要求。實現重取樣的傳統方法有三種：一是若原模擬訊號x(t)
可以再生，或是已記錄下來，那麼可以進行重新取樣；二是將
x(n)
通過數模轉換
d/a變成模擬訊號
x(t)
，對x(t)
經模數轉換
a/d在重新取樣；三是
l/m倍取樣率轉換演算法，對取樣後的數碼訊號
x(n)
，在「數字域」做取樣率轉換，以得到新的取樣率。方法一所處理的情況比較特殊。方法二再一次引入
a/d和
d/a量化誤差。方法三最為理想。
音訊重取樣主要步驟是進行插值或抽取。由於抽取可能產生混疊，內插可能產生映象，因此需要在抽取前進行抗混疊濾波，在內插後進行抗映象濾波。抗混疊濾波和抗映象濾波都是使用低通濾波器實現。
假設已對音訊訊號x(n)(1≤n≤
n)以頻率l
進行取樣，現在要對他以新的頻率
m進行取樣，l和
m都是實數。
m可以比
l大或者小。如果
m>l
，那麼就是上取樣，反之，就為下取樣。讓
y(k)(1≤k≤
k)表示重取樣後的訊號，明顯滿足關係k=m/l*n
。要匯出
y(k)
的一些基本問題必須考慮：（
1）需要多少個x(n)取樣點去匯出乙個y(k)
的取樣點幅值；這便涉及到視窗大小的問題。（
2）什麼插值函式比較適合與如何估計逼近精度，這涉及到逼近函式的問題。
對於第乙個問題，每個音訊訊號的取樣僅僅決定於一些與它鄰近的取樣值。實際上窗是非常小的，通常僅僅包含幾個取樣值，以節省計算量和時間要求。第二個問題，內插函式和逼近函式是數學問題。眾所周知任意連續函式可以被任意均勻的多項式或三角多項式表示。逼近的精度可以用泰勒級數和原函式的高階函式來估計。所以理論上可以選擇合適的多項式和三角多項式作為音訊重取樣的插入函式。
音訊重取樣函式
經驗證，在armv4上32000 44100轉8000hz取樣率 效率不錯.contributed by paul flinders void x audio out resample mono int16 t input samples,uint32 t in samples,int16 t ou...
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