malloc&&fread

 　　const char *wavePath = [_filePath UTF8String];
    FILE *fh;
    int16_t * adbuf;
    fh =  fopen(wavePath, "rb");
    if (fh == NULL) {
        NSLog(@"Unable to open input file ");
    }
    
    //模型需要每16个bit的特征信息
    // 获得wav文件的字节数/2，前面44bytes是wav的文件头，去掉

    //定位到文件结尾
    fseek(fh, 0, SEEK_END);

    // 获取文件长度 最后的舍弃
    int flen =(int)(ftell(fh)-44)/2 - 1;

    // 重新定位到开头，准备读入文件内容
    fseek(fh, 44, SEEK_SET);

    
    // 申请空间存储读入内容
　　　//代表初始化了flen个16bit即两个byte的内存空间

    adbuf = (int16_t *)malloc(sizeof(int16_t)*flen);
　　//然后每16 16个bit这样读进去，读的次数为flen
    fread(adbuf, sizeof(int16_t), flen, fh);
    
    // 获得特征信息
    csf_float* feature;
    NSLog(@"flex:%d",flen);
    int number_frames = csf_logfbank(adbuf, flen, 16000, 0.02, 0.01, 40, 512, 0, 8000, 0.97, NULL, &feature, NULL);
    
    
    printf("Number of frames: %d \n", number_frames);
    
    for (int i = 0; i< 40*(number_frames - 1); i++){ // 舍弃最后几个ms的特征值
        [array1 addObject:[NSNumber numberWithFloat:feature[i]]];
    }
    
    // 释放内存
    free(adbuf);
    adbuf = NULL;

 

目的是将录好的wave文件转成CoreMLmodel可以识别的数据。

最后的array1就是wave文件提取的特征值

因为我们提前不知道wave文件有多大，所以用malloc来动态分配内存来处理。