引數：pref：就是聲音總的振幅最大值；prms：就是當前聲音的振幅值；lp：就是我們需要的聲音分貝值了。
比如：我們聲音是無符號16bit深度的，那麼其每個取樣點的值應該在（0~2^16-1既：0~65535）範圍內，帶入公式我們可以計算到（不用除以最大振幅值）：20*log(65535)=96.32db，所以根據這個我們只要拿到某個取樣點的振幅值，也就是當前聲音取樣點轉成16bit後的值就可以計算出相應的分貝值了。那麼怎麼求聲音取樣點的振幅呢？這是乙個問題，不過也有解決辦法了。
獲取pcm聲音取樣點的振幅：
/**
* 獲取所有振幅之平均值 計算db (振幅最大值 2^16-1 = 65535 最大值是 96.32db)
* 16 bit == 2位元組 == short int
* 無符號16bit：96.32=20*lg(65535);
** @param pcmdata 轉換成char型別，才可以按位元組操作
* @param size pcmdata的大小
* @return
*/int audio::getpcmdb(const unsigned char *pcmdata, size_t size)
sum = sum / (size / 2); //求平均值（2個位元組表示乙個振幅，所以振幅個數為：size/2個）
if(sum > 0)
return db;
}
首先我們分別累加每個取樣點的數值，除以取樣個數，得到聲音平均能量值。
然後再將其做100與32767之間的等比量化。得到1-100的量化值。
通常情況下，人聲分布在較低的能量範圍，這樣就會使量化後的資料大致分布在1-20的較小區間，不能夠很敏感的感知變化。
所以我們將其做了5倍的放大，當然計算後大於100的值，我們將其賦值100.
//引數為資料，取樣個數
//返回值為分貝
#define volumemax 32767
int ******calculate_db(short* pcmdata, int sample)
ret = sum * 500.0 / (sample * volumemax);
if (ret >= 100)
}return ret;
}
static const float kmaxsquaredlevel = 32768 * 32768;
constexpr float kminlevel = 30.f;
void process(const int16_t* data, size_t length)
sample_count_ += length;.
float rms = sum_square_ / (sample_count_ * kmaxsquaredlevel);
//20log_10(x^0.5) = 10log_10(x)
rms = 10 * log10(rms);
if (rms < -kminlevel)
rms = -kminlevel;
rms = -rms;
return static_cast(rms + 0.5);
}
const int8_t permutation[33] =
;int16_t webrtcspl_maxabsvaluew16c(const int16_t* vector, size_t length)
}if (maximum > 32767)
return (int16_t)maximum;
}void computelevel(const int16_t* data, size_t length)
_currentlevel = permutation[position];
_absmax >>= 2;}}
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