Android音频系统之AudioTrack(一)

1.1 AudioTrack

1.1.1 AudioTrack应用实例

对于Android应用开发人员来讲，音频回放最熟悉的莫过于MediaPlayer，而AudioTrack相信用的人相对会少很多。这是因为MediaPlayer提供了更完整的封装和状态控制，使得我们用很少的代码就可以实现一个简单的音乐播放器。而相比MediaPlayer，AudioTrack更为精练、高效，实际上MediaPlayerService的内部实现就是使用了AudioTrack。

AudioTrack被用于PCM音频流的回放，在数据传送上它有两种方式：

Ø  调用write(byte[],int,int)或write(short[],int,int)把音频数据“push”到AudioTrack中。

Ø  与之相对的，当然就是“pull”形式的数据获取，即数据接收方主动索取的过程，如下图所示：

图 13‑20 “push”和“pull”两种数据传送模式

 

除此之外，AudioTrack还同时支持static和streaming两种模式：

§  static

静态的言下之意就是数据一次性交付给接收方。好处是简单高效，只需要进行一次操作就完成了数据的传递;缺点当然也很明显，对于数据量较大的音频回放，显然它是无法胜任的，因而通常只用于播放铃声、系统提醒等对内存小的操作

§  streaming

流模式和网络上播放视频是类似的，即数据是按照一定规律不断地传递给接收方的。理论上它可用于任何音频播放的场景，不过我们一般在以下情况下采用：

Ø  音频文件过大

Ø  音频属性要求高，比如采样率高、深度大的数据

Ø  音频数据是实时产生的，这种情况就只能用流模式了

 

下面我们选取AudioTrackTest.java为例来讲解，先从使用者的角度来了解下AudioTrack。

/*cts/tests/tests/media/src/android/media/cts*/

    public voidtestSetStereoVolumeMax()  throwsException {

        final String TEST_NAME= "testSetStereoVolumeMax";

        final int TEST_SR =22050;

        final int TEST_CONF =AudioFormat.CHANNEL_CONFIGURATION_STEREO;

        final int TEST_FORMAT= AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT;

        final int TEST_MODE =AudioTrack.MODE_STREAM;

        final intTEST_STREAM_TYPE = AudioManager.STREAM_MUSIC;

 

        // --------initialization --------------

                                /*Step1.*/

        int  minBuffSize = AudioTrack.getMinBufferSize(TEST_SR, TEST_CONF, TEST_FORMAT);

         /*Step 2.*/

        AudioTrack  track = newAudioTrack(TEST_STREAM_TYPE, TEST_SR, TEST_CONF,

                                                                                                                                                 TEST_FORMAT, 2 * minBuffSize,TEST_MODE);

        byte data[] = newbyte[minBuffSize];

        // -------- test--------------

        track.write(data, OFFSET_DEFAULT, data.length);

        track.write(data, OFFSET_DEFAULT, data.length);

        track.play();

        float maxVol =AudioTrack.getMaxVolume();

        assertTrue(TEST_NAME, track.setStereoVolume(maxVol, maxVol) == AudioTrack.SUCCESS);

        // -------- tear down--------------

        track.release();

    }

这个TestCase是测试立体声左右声道最大音量的。顺便提一下，关于自动化测试的更多描述，可以参照本书最后一个篇章。用例中涉及到AudioTrack的常规操作都用高显标示出来了。可见大概是这么几个步骤：

Step1@ testSetStereoVolumeMax,getMinBufferSize

字面意思就是获取最小的buffer大小，这个buffer将用于后面AudioTrack的构造函数。它是AudioTrack可以正常使用的一个最低保障，根据官方的建议如果音频文件本身要求较高的话，最好可以采用比MinBufferSize更大的数值。这个函数的实现相对简单：

static public int getMinBufferSize(int sampleRateInHz, int channelConfig,int audioFormat) {

        int channelCount = 0;

        switch(channelConfig){

        caseAudioFormat.CHANNEL_OUT_MONO:

        caseAudioFormat.CHANNEL_CONFIGURATION_MONO:

            channelCount = 1;

            break;

        case AudioFormat.CHANNEL_OUT_STEREO:

        caseAudioFormat.CHANNEL_CONFIGURATION_STEREO:

            channelCount = 2;

            break;

        default:

            …

        }

首先得出声道数，目前最多只支持双声道。

        if ((audioFormat !=AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT)

            && (audioFormat !=AudioFormat.ENCODING_PCM_8BIT)) {

            returnAudioTrack.ERROR_BAD_VALUE;

        }

得出音频采样深度，只支持8bit和16bit两种。

        // sample rate, notethese values are subject to change

        if ( (sampleRateInHz< 4000) || (sampleRateInHz > 48000) ) {

           loge("getMinBufferSize(): " + sampleRateInHz +"Hz is nota supported sample rate.");

            returnAudioTrack.ERROR_BAD_VALUE;

        }

得出采样频率，支持的范围是4k-48kHZ.

        int size =native_get_min_buff_size(sampleRateInHz, channelCount, audioFormat);

        …

    }

也就是说最小buffer大小取决于采样率、声道数和采样深度三个属性。那么具体是如何计算的呢？我们接着看下native层代码实现：

frameworks/base/core/jni/android_media_AudioTrack.cpp

static jint android_media_AudioTrack_get_min_buff_size(JNIEnv*env,  jobject thiz,

    jint sampleRateInHertz,jint nbChannels, jint audioFormat) {

    int frameCount = 0;

    if(AudioTrack::getMinFrameCount(&frameCount, AUDIO_STREAM_DEFAULT,

                                                                                                 sampleRateInHertz) != NO_ERROR) {

        return -1;

    }

    return  frameCount * nbChannels * (audioFormat ==javaAudioTrackFields.PCM16 ? 2 : 1);

}

这里又调用了getMinFrameCount，这个函数用于确定至少需要多少Frame才能保证音频正常播放。那么Frame代表了什么意思呢？可以想象一下视频中帧的概念，它代表了某个时间点的一幅图像。这里的Frame也是类似的，它应该是指某个特定时间点时的音频数据量，所以android_media_AudioTrack_get_min_buff_size中最后采用的计算公式就是：

至少需要多少帧*每帧数据量

= frameCount * nbChannels * (audioFormat ==javaAudioTrackFields.PCM16 ? 2 : 1);

公式中frameCount就是需要的帧数，每一帧的数据量又等于：

Channel数*每个Channel数据量= nbChannels * (audioFormat ==javaAudioTrackFields.PCM16 ? 2 : 1)

层层返回getMinBufferSize就得到了保障AudioTrack正常工作的最小缓冲区大小了。

 

Step2@ testSetStereoVolumeMax,创建AudioTrack实例

有了minBuffSize后，我们就可以创建一个AudioTrack对象了。它的构造函数原型是：

public AudioTrack (int streamType, int sampleRateInHz, intchannelConfig, int audioFormat, int bufferSizeInBytes, int mode)

除了倒数第二个参数是计算出来的，其它入参在这个TestCase中都是直接指定的。比如streamType是STREAM_MUSIC，sampleRateInHz是22050等等。如果是编写一个音乐播放器，这些参数自然都是需要通过分析音频文件得出来的，所幸的是Android提供了更加易用的MediaPlayer，使得我们不需要理会这些琐碎细节。

创建AudioTrack的一个重要任务就是和AudioFlinger建立联系，它是由native层的代码来实现的：

    public AudioTrack(intstreamType, int sampleRateInHz, int channelConfig, int audioFormat,

            intbufferSizeInBytes, int mode, int sessionId)

    throwsIllegalArgumentException {

        …

        int initResult = native_setup(new WeakReference(this),

                mStreamType,mSampleRate, mChannels, mAudioFormat,

               mNativeBufferSizeInBytes, mDataLoadMode, session);

                                …

    }

这里调用了native_setup来创建一个本地AudioTrack对象，如下：

/*frameworks/base/core/jni/android_media_AudioTrack.cpp*/

static int  android_media_AudioTrack_native_setup(JNIEnv*env, jobject thiz, jobject weak_this,

        jint streamType, jintsampleRateInHertz, jint javaChannelMask,

        jint audioFormat, jintbuffSizeInBytes, jint memoryMode, jintArray jSession)

{   

    …

    splpTrack = new AudioTrack();

    …

AudioTrackJniStorage* lpJniStorage =new AudioTrackJniStorage();

创建一个Storage对象，直觉告诉我们这可能是存储音频数据的地方，后面我们再详细分析。

    …

                if (memoryMode== javaAudioTrackFields.MODE_STREAM) {

        lpTrack->set(…

                                   audioCallback, //回调函数

                                   &(lpJniStorage->mCallbackData),//回调数据

            0,

            0,//shared mem

            true,// thread cancall Java

            sessionId);//audio session ID

    } else if (memoryMode ==javaAudioTrackFields.MODE_STATIC) {

        …

        lpTrack->set(…    

                                   audioCallback, &(lpJniStorage->mCallbackData),0,      

            lpJniStorage->mMemBase,// shared mem

            true,// thread cancall Java

            sessionId);//audio session ID

    }

…// native_setup结束

函数native_setup首先新建了一个AudioTrack(native)对象，然后进行各种属性的计算，最后调用set函数为AudioTrack设置这些属性——我们只保留两种内存模式(STATIC和STREAM)有差异的地方，便于大家比对理解。对于静态数据，入参中的倒数第三个是lpJniStorage->mMemBase，而STREAM类型时为null(0)。

到目前为止我们还没有看到它与AudioFlinger有交互的地方，看来谜底应该就在这个set函数中了。

status_t  AudioTrack::set(…

                   callback_t  cbf, void* user, int notificationFrames, constsp& sharedBuffer,

        boolthreadCanCallJava, int sessionId)

{

    AutoMutex lock(mLock);

    …

    if (streamType ==AUDIO_STREAM_DEFAULT) {

        streamType =AUDIO_STREAM_MUSIC;

    }

当不设置streamType时，会被改为默认的AUDIO_STREAM_MUSIC。

    …

    if (format ==AUDIO_FORMAT_DEFAULT) {

        format =AUDIO_FORMAT_PCM_16_BIT;

    }

    if (channelMask == 0) {

        channelMask =AUDIO_CHANNEL_OUT_STEREO;

    }

采样深度和声道数默认为16bit和立体声

    …

    if (format ==AUDIO_FORMAT_PCM_8_BIT && sharedBuffer != 0) {

        ALOGE("8-bit datain shared memory is not supported");

        return BAD_VALUE;

    }

当sharedBuffer!=0时表明是STATIC模式，也就是说静态数据模式下只支持16bit深度否则就报错直接返回，这点要特别注意。

    …

audio_io_handle_t output = AudioSystem::getOutput(streamType,sampleRate, format, channelMask, flags);

通过上述的有效性检查后，AudioTrack接着就可以使用底层的音频服务了。那么是直接调用AudioFlinger服务提供的接口吗？理论上这样子做也是可以的，但Android系统考虑得更细，它在AudioTrack与底层服务间又提供了AudioSystem和AudioService。其中前者同时提供了Java和native两层的实现，而AudioService则只有native层的实现。这样子就降低了使用者(AudioTrack)与底层实现(AudioPolicyService、AudioFlinger等等)间的藕合。换句话说，不同版本的Android音频系统通常改动很大，但只要AudioSystem和AudioService向上的接口不变，那么AudioTrack就不需要做修改。

所以上面的getOutput是由AudioSystem来提供的，可以猜测到其内部只是做了些简单的中转功能，最终还是得由AudioPolicyService/AudioFlinger来实现。这个getOutput寻找最适合当前AudioTrack的audio interface以及Output输出(也就是前面通过openOutput打开的通道)，然后AudioTrack会向这个Output申请一个Track。

    …

    mVolume[LEFT] = 1.0f;

mVolume[RIGHT] = 1.0f; /*左右声道的初始值都是最大,另外还有其它成员变量都会在这里赋值，

                      我们直接省略掉了*/

…

    if (cbf != NULL) {

        mAudioTrackThread =new AudioTrackThread(*this, threadCanCallJava);

       mAudioTrackThread->run("AudioTrack",ANDROID_PRIORITY_AUDIO, 0 /*stack*/);

}

    status_t  status = createTrack_l(…sharedBuffer, output);

    …

} //AudioTrack::set函数结束

因为cbf是audioCallback不为空，所以这里会启动一个AudioTrack线程。这个线程是用于AudioTrack(native)与AudioTrack(java)间的数据事件通知的，这就为上层应用处理事件提供了一个入口，包括：

EVENT_MORE_DATA = 0,  /*请求写入更多数据*/

EVENT_UNDERRUN = 1,  /*PCM 缓冲发生了underrun*/

EVENT_LOOP_END = 2,   /*到达loop end,如果loop count不为空的话

                         将从loop start重新开始回放*/

EVENT_MARKER = 3,     /*Playback head在指定的位置，参考setMarkerPosition*/

EVENT_NEW_POS = 4,   /*Playback head在一个新的位置，参考setPositionUpdatePeriod */

EVENT_BUFFER_END = 5 /*Playback head在buffer末尾*/

 

AudioTrack在AudioFlinger中是以Track来管理的。不过因为它们之间是跨进程的关系，自然需要一个“桥梁”来维护，这个沟通的媒介是IAudioTrack(这有点类似于显示系统中的IWindow)。函数createTrack_l除了为AudioTrack在AudioFlinger中申请一个Track外，还会建立两者间IAudioTrack桥梁：

status_t  AudioTrack::createTrack_l(

        audio_stream_type_t  streamType,uint32_t sampleRate, audio_format_tformat, uint32_t channelMask,

        int frameCount,audio_output_flags_t flags, const sp& sharedBuffer,

        audio_io_handle_t  output)

{

const sp&  audioFlinger = AudioSystem::get_audio_flinger();

获得AudioFlinger服务，还记得上一小节的介绍吗？AudioFlinger在ServiceManager中注册，以“media.audio_flinger”为服务名。

      …

   IAudioFlinger::track_flags_t  trackFlags = IAudioFlinger::TRACK_DEFAULT;

    …

sp track =audioFlinger->createTrack(getpid(),streamType, sampleRate,format,

     channelMask, frameCount, trackFlags, sharedBuffer, output, tid,&mSessionId, &status);

//未完待续…

利用AudioFlinger创建一个IAudioTrack，这是它与AudioTrack之间的跨进程通道。除此之处，AudioFlinger还做了什么？我们深入AudioFlinger分析下。

sp AudioFlinger::createTrack(…

        constsp& sharedBuffer, audio_io_handle_t output,

        pid_t tid, int*sessionId, status_t *status)

{

   sp  track;

    sptrackHandle;

                …

    PlaybackThread *thread = checkPlaybackThread_l(output);

    PlaybackThread*effectThread = NULL;

    …

    track = thread->createTrack_l(client, streamType, sampleRate, format,

                channelMask,frameCount, sharedBuffer, lSessionId, flags, tid, &lStatus);

                …

    if (lStatus == NO_ERROR) {

        trackHandle = new  TrackHandle(track);

    } else {

        client.clear();

        track.clear();

    }

    return trackHandle;

}

我们只留下createTrack中最重要的几个步骤，即：

·          AudioFlinger::checkPlaybackThread_l

在AudioFlinger::openOutput时，产生了全局唯一的audio_io_handle_t值，这个值是与PlaybackThread相对应的，它作为mPlaybackThreads键值对的key值存在。

当AudioTrack调用createTrack时，需要传入这个全局标记值，checkPlaybackThread_l借此找到匹配的PlaybackThread

·          PlaybackThread::createTrack_l

找到匹配的PlaybackThread后，还需要在其内部创建一个PlaybackThread::Track对象(所有Track都由PlaybackThread::mTracks全局变量管理)，这些工作由PlaybackThread::createTrack_l完成。我们以下图表示它们之间的关系：

图 13‑21 PlaybackThread:Track的管理

 

·          new TrackHandle

TrackHandle实际上就是IAudioTrack，后续AudioTrack将利用这个binder服务来调用getCblk等接口

 

我们再接着前面AudioTrack::createTrack_l“未完待续”的部分往下看。

    …

    sp cblk =track->getCblk();

    …

    mAudioTrack = track;

    mCblkMemory = cblk;

    mCblk= static_cast(cblk->pointer());

    …

    if (sharedBuffer == 0) {

        mCblk->buffers =(char*)mCblk + sizeof(audio_track_cblk_t);

    } else {

        mCblk->buffers =sharedBuffer->pointer();

       mCblk->stepUser(mCblk->frameCount);

    }

    …

    return NO_ERROR;

}

事实上当PlaybackThread创建一个PlaybackThread::Track对象时，所需的缓冲区空间就已经分配了。这块空间是可以跨进程共享的，所以AudioTrack可以通过track->getCblk()来获取。看起来很简单的一句话，但其中涉及到很多的细节，我们会在后面的数据流小节做集中分析。

到目前为止，AudioTrack已经可以通过IAudioTrack(即上面代码段中的track变量)来调用AudioFlinger提供的服务了。我们以序列图来总结这一小节:

图 13‑22 AudioTrack的创建流程

 

创建了AudioTrack后，应用实例通过不断写入(AudioTrack::write)数据来回放音频，这部分代码与音频数据流有关，我们也放在后面小节中分析。