Python 使用Pygame播放ADPCM流

我有一些原始的ADPCM压缩音频流，我想用pygame来播放它们，但据我所知，用pygame是不可能的。我如何用python将它们解压缩到正常的PCM流或pygame可以玩的其他东西，然后用pygame玩它们

我已经尝试过audioop模块，因为它有一些东西可以将ADPCM转换为线性流，但我既不知道什么是线性流，也不知道如何使用转换它们的函数

我已经尝试过audioop模块，因为它有一些东西可以将ADPCM转换为线性流，但我既不知道什么是线性流，也不知道如何使用转换它们的函数

简短版本：Linear就是您想要的。*因此，您想要的函数是adpcm2lin

你如何使用它

audioop中的几乎所有内容都以相同的方式工作：在帧上循环，并在每个帧上调用一个函数。如果您的输入数据有一些固有的帧大小，例如，当您使用外部库读取MP3文件时，或者您的输出库需要一些特定的帧大小，那么您在确定帧的方式上会受到一些限制。但是，当您处理原始PCM格式时，帧的大小是您想要的任何大小，从单个样本到整个文件**

为了简单起见，让我们先处理整个文件：

with open('spam.adpcm', 'rb') as f:
    adpcm = f.read()
pcm, _ = audioop.adpcm2lin(adpcm, 2, None)

如果adpcm文件太大，无法加载到内存并一次处理所有文件，则需要跟踪状态，因此：

当然，我假设您不需要转换采样率或做任何其他事情。如果这样做，任何此类转换都应该在ADPCM解压缩之后进行***

*长版本：线性意味着样本直接编码，而不是通过另一种算法映射。例如，如果您有一个16位a-to-D，并且您将音频保存在一个8位线性PCM文件中，那么您只需保存每个样本的前8位。这给了你一个非常动态的范围，所以更安静的声音会在噪音中消失。当然，有各种各样的压扩算法，它们为相同数量的比特提供了更大的动态范围，但代价是在别处丢失其他信息；有关μ律算法如何工作的详细信息，请参见μ律算法。但如果你能保持在16位，线性就可以了

**实际上，使用4位原始ADPCM，你真的不能做一个样本…但你可以做两个样本，这已经足够接近了

***如果你真的很挑剔，你可能想先转换成32位，然后再做这项工作，然后再转换回16位以避免累积损失。但是，当你开始使用4位ADPCM时，你不会选择这里的音响发烧友

我已经尝试过audioop模块，因为它有一些东西可以将ADPCM转换为线性流，但我既不知道什么是线性流，也不知道如何使用转换它们的函数

简短版本：Linear就是您想要的。*因此，您想要的函数是adpcm2lin

你如何使用它

audioop中的几乎所有内容都以相同的方式工作：在帧上循环，并在每个帧上调用一个函数。如果您的输入数据有一些固有的帧大小，例如，当您使用外部库读取MP3文件时，或者您的输出库需要一些特定的帧大小，那么您在确定帧的方式上会受到一些限制。但是，当您处理原始PCM格式时，帧的大小是您想要的任何大小，从单个样本到整个文件**

为了简单起见，让我们先处理整个文件：

with open('spam.adpcm', 'rb') as f:
    adpcm = f.read()
pcm, _ = audioop.adpcm2lin(adpcm, 2, None)

如果adpcm文件太大，无法加载到内存并一次处理所有文件，则需要跟踪状态，因此：

当然，我假设您不需要转换采样率或做任何其他事情。如果这样做，任何此类转换都应该在ADPCM解压缩之后进行***

*长版本：线性意味着样本直接编码，而不是通过另一种算法映射。例如，如果您有一个16位a-to-D，并且您将音频保存在一个8位线性PCM文件中，那么您只需保存每个样本的前8位。这给了你一个非常动态的范围，所以更安静的声音会在噪音中消失。当然，有各种各样的压扩算法，它们为相同数量的比特提供了更大的动态范围，但代价是在别处丢失其他信息；有关μ律算法如何工作的详细信息，请参见μ律算法。但如果你能保持在16位，线性就可以了

**实际上，使用4位原始ADPCM，你真的不能做一个样本…但你可以做两个样本，这已经足够接近了

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***如果你真的很挑剔，你可能想先转换成32位，然后再做这项工作，然后再转换回16位以避免累积损失。但是，当您开始使用4位ADPCM时，您不会选择这里的音响发烧友声音。

ADPCM中的值必须是什么格式的字符串、int、byte等？ADPCM中的值必须是什么格式的字符串、int、byte等？