vgmstream项目解析:Dynasty Warriors Origins音频格式逆向工程
2025-07-08 04:53:07作者:乔或婵
背景介绍
Dynasty Warriors Origins(真三国无双起源)是光荣特库摩最新推出的动作游戏,采用了该公司特有的KTSR/ASRS音频格式。本文记录了该游戏音频格式的逆向分析过程,重点解析了其自定义音频编解码器的技术细节。
音频格式分析
游戏使用了两种主要的音频文件类型:
- .srsa文件:包含音频元数据和配置信息
- .srst文件:存储实际的音频数据流
这些文件采用了光荣特库摩特有的加密方式,文件名经过特定哈希算法处理。哈希算法实现如下:
val = 0
counter = 0
for char in string:
counter *= 0x1F
val += char * counter
自定义音频编解码器
游戏使用了一种名为"KA1A"的自定义音频编解码器,其特点包括:
-
帧结构:
- 标准帧大小为0x9B(音乐)和0x7D(音效)
- 空帧具有独特的特征模式(000000...000000007777....7777)
-
解码流程:
- 每帧解码生成512个样本
- 采用单声道编码方案
- 最后32个样本保留用于重叠处理(DCT相关)
-
解码函数主要步骤:
- 获取参数(帧大小、通道数、缓冲区等)
- 初始化设置(获取当前帧大小)
- 每通道处理:
- 清空512个浮点系数缓冲区
- 帧数据解包到系数
- 将系数转换为512个样本
- 应用重叠窗口处理得到最终输出
技术实现细节
-
数据解包:
- 帧以浮点数开始,作为所有系数的统一缩放因子
- 使用11x21的数值表确定每个频带的编码数量
- 编码采用简单的8位或4位格式,部分硬编码
-
变换处理:
- 调用twiddle函数处理DCT/FFT窗口表
- 使用调整后的余弦和正弦表进行变换
- 再次调用twiddle函数处理相同数据
-
多流处理:
- 部分音频文件包含多个数据流(如BGM002有6个流)
- 每个流代表不同的乐器或音轨
- 需要分别解码后混合播放
逆向工程挑战
-
参数解析:
- 音频配置头中的0xFEFFFFFF值最初被误认为是ATRAC9配置
- 实际解码需要从KA1A头部0x20处获取关键参数
-
解码边界问题:
- 文件末尾处理需要特殊逻辑
- 部分帧可能包含"priming"静音样本
- EOF后需要提取内部缓冲区中的剩余样本
-
多通道处理:
- 事件语音文件可能包含8个通道
- 实际使用中许多通道完全静音
- 缺乏有效的静音压缩机制导致数据冗余
总结
Dynasty Warriors Origins采用的KA1A音频编解码器展现了光荣特库摩在音频处理上的独特设计思路。虽然这种自定义方案在压缩效率上不如主流编解码器,但其简单的结构和处理流程可能更符合游戏对实时解码性能的要求。
该逆向工程过程揭示了游戏音频系统的内部工作机制,为后续的音频提取和转换工具开发奠定了基础。值得注意的是,这种自定义编解码器的设计思路在游戏音频处理领域具有一定的代表性,值得音频技术开发者研究参考。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
362
2.99 K
暂无简介
Dart
602
135
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.07 K
616
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
638
242
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
775
75
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
仓颉编程语言命令行工具,包括仓颉包管理工具、仓颉格式化工具、仓颉多语言桥接工具及仓颉语言服务。
C++
56
826
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
467