Por que não recomendo a Sony a ninguém?

Apenas leia:

A mesma companhia que silenciosamente instalou rootkits junto com seus softwares revelou algumas semanas atrás ter deliberadamente desabilitado a função de virtualização de seus notebooks por “motivos de segurança”.

Mais irônico impossível.

O resultado? Ninguém conseguirá aproveitar o novo “XP Mode” que acompanha o Windows Seven. Agora acredite quando digo que a Sony é simplesmente uma porcaria.

Convertendo profundidade em audio em C#

Este post é uma tradução do post original anterior, Converting Audio Bit Depths in C#, em inglês

Sinais de áudio digitais podem ser armazenados em muitos tipos de formatos diferentes. Por exemplo, um sinal de áudio poderia ser armazenado como um sinal PCM de 16-bits dentro de um arquivo WAVE ou codificado em um formato com perdas como o MP3. Mas em todos os casos, todos sinais digitais são representados como uma sequência de valores, denominadas amostras, as quais são resultado da mensuração de uma determinada característica do som em função do tempo, para que possam ser manipuladas digitalmente.

Amostras (ou samples) formam um sinal discreto (digital) tipicamente originado de um sinal contínuo (analógico, como as ondas sonoras), obtido através de algum tipo de procedimento ou algorítmo de conversão (de amostragem). Assim existem, portanto, muitas maneiras de se representar uma amostra, como com bytes de 8-bits, inteiros de 32-bits ou números de ponto flutuante (floats) de 32-bits. E, por vezes, a conversão entre estes vários tipos de representações são um requerimento inicial em diversas aplicações.

Convertendo entre diferentes representações de amostras de áudio em C#

Para converter entre diferentes representações de amostras, além de modificar o tipo de dado (sua profundidade em bits) ainda é preciso adequar nossas amostras em uma nova escala. Por exemplo, para converter de um float de 32-bits para um unsigned byte de 8-bits, nós temos que transportar a amostra original de seu intervalo de [-1;1] para seu novo intervalo de [0;255].

Para realizar este processo, a classe a seguir contém um único (exaustivamente sobrecarregado) método que permite converter, por exemplo, amostras de 16-bit para 8-bit, 16-bit para float, float para 16-bit, entre outros. De fato, são possíveis conversões entre quaisquer um dos seguintes tipos: unsigned 8-bit bytes, signed 16-bit integers, signed 32-bit integers e 32-bit floating point single precision numbers. Espero que o código seguinte seja útil a alguem que esteja interessado!

Considerações

Note, porém, que conversões raramente são perfeitas. Isto é verdade para quase tudo, especialmente para sinais digitais. Converter de uma codifiação para outra pode introduzir erros de conversão nos dados. Para ajudar nesta questão, foi inventada a técnica conhecida como dithering. Dithering é o mesmo que propositalmente adicionar ruído num sinal.

Ruído? Sim, ruído. Ruído não é sempre uma coisa ruim. Basta dar uma olhada nos exemplos de imagens na Wikipedia e você logo entenderá isto. Infelizmente, esta classe ainda não suporta dithering, poderá suportar no futuro caso surja necessidade.

Até mais!

Voce se considera um bom programador?

bug

Você se considera um bom programador? Se respondeu sim a esta pergunta, então aposto que não vai deixar este bug passar despercebido:

E ai, vê alguma coisa?

 

Óbvio não?

 

 

Dica: olhe atentamente para a linha 6:

Ainda não percebeu? Então digamos, o que acontece, se, por acaso, low valer 10 e high valer 2.147.483.647 (ou seja, 2^31-1, o valor máximo que um inteiro de 32 bits pode possuir)?

Overflow!

Sim, de fato, a maioria das implementações de busca binária possui este erro. Não apenas livros, apostilas e materiais didáticos, mas sistemas críticos de produção também. Mas ai você fala: Ahh mas eu nunca vou empregar este tipo de busca em algo tão grande! – Bom, talvez não, mas não se esqueça que este é o mecanismo chave de muitos outros algoritmos de divisão-e-conquista, como, por exemplo, o mergesort.

 

Mais do que isto, esta observação serve para elucidar o quão é difícil garantir a corretude de um software. Demoraram 16 anos para detectar um erro no algoritmo que é, provavelmente, o mais popular de toda computação, presente em virtualmente todos os livros da área. Pois é: Planejamento cuidadoso é uma bênção, testar é uma maravilha. Utilizar métodos formais, melhor ainda. Revisão de código e análise estatística? Impossível ainda restar algum bug! Errado! Nenhuma destas coisas são suficientes para eliminarmos todos os bugs de um software. A verdade é: Eles sempre vão estar presentes e nos acompanhar por toda nossa vida :~

 

Ah, a correção? Simplesmente mude a linha 6 para:

Mágica.

 

[Fonte: Official Google Research Blog]

Converting audio bit depths in C#

Para a versão em português deste post, clique aqui.

Digital audio signals can be stored in a myriad of different formats. For example, digital audio could be stored as a raw 16-bit PCM signal buried inside a WAVE file or as an encoded lossy format such as MP3. But invariably most digital signals are represented by a sequence of values, called samples, which are the measurement of a choosen sound characteristic over time, so they can be manipulated digitally.

Samples are a discrete-time (digital) signal tipically originated from a continous (analog, such as sound waves) signal through some kind of conversion procedure or algorithm. There is, however, many ways to represent a sample, such as a 8-bit byte, a 32-bit integer or a 32-bit float. And sometimes converting between those different representations (performing some kind of resampling) is an requirement in many applications.

Converting between different sample bit depths in C#

To convert between different sample representations, besides changing the data type we also have to rescale our samples. To convert from 32-bit float to 8-bit unsigned byte, for example, we have to rescale the original sample from its [-1;1] interval to a unsigned, [0;255] interval. The class below has a single (heavily overloaded) method suitable to convert, for example, 16-bit to 8-bit, 16-bit to float, float to 16-bit, and so on. In fact, it can convert in between unsigned 8-bit bytes, signed 16-bit integers, signed 32-bit integers and 32-bit floating point single precision numbers. I hope someone finds it useful!

Other thoughts

Please note, however, that conversion isn’t always perfect. This is true for almost everything, specially for digital signals. Converting from one encoding to another may introduce conversion errors in the data. To help with this, God invented a technique known as dithering. Dithering is the same as pourposely introducing noise in a signal.

Noise? Yes, noise. Noise isn’t always bad. Just take a look at the image examples in Wikipedia and you will understand that. Unfortunately, this class doesn’t support dithering (yet), but may support in the future, if there is need.

Capturing Sound From The Microphone Using SlimDX

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SlimDX SlimDX is an open source library which allows .NET 2.0+ applications (including C#, VB.NET, IronPython, and F#) to use Microsoft’s DirectX APIs, as well as several related Microsoft multimedia APIs.

SlimDX is a direct replacement (albeit not exactly API compatible) for the now-defunct Microsoft’s Managed DirectX (MDX) wrappers.

 

However, not everything is perfect. The main issue with SlimDX is the current lack of documentation. Sure they do have a lot of examples, but unfortunately, only a few of them deal with DirectSound. And most of them assumes you already have experience with standard DirectSound (and DirectX itself) to understand them.

So to help completely newcomers to the DirectX world, here is a extremely simple example on how to read data from the microphone using SlimDX just to get you started.

Code

Tipically you would run this code in a separate thread so it doesn’t block the main application. I hope someone finds it useful! If you have questions please leave a comment.

Searching for a Generic C# OrderedDictionary?

I’ve spent about half an hour googling for something that could act as key-value Dictionary class, but which, at the same time, could allow access by index. There is, in fact, a misleading-named OrderedDictionary class in the framework (that isn’t sorted, but ordered – in the sense that positioning does matter) that allows access by key and index, but it doesn’t use generics, so it isn’t that powerful.

After browsing some blogs and seeing some implementations I finally found about KeyedCollection. With some effort, it solves my problem, albeit a bit harder than what it could be if we had an OrderedDictionary<TKey, TItem> class. To use it, you need to inherit from it and then implement an abstract method to tell which property of your values is going to be the key.

I was almost going to do that, but then I found this: