最近的一些手机型号使用了类似 Cirrus Logic CS42xx 系列音频 IO 芯片，它似乎使用了数字多相插值滤波器、sigma delta 调制器，然后是开关电容 DAC 和低通滤波器。

Sinc 插值（或者，给定有限的硬件，类似于加窗 Sinc 的多相 FIR 内核）是一种从带限样本重建的高质量方法。

但重建并不是音频质量的主要问题。质量或保真度更可能受使用的（或标准化要求的）音频数据压缩算法以及通信标准和法规分配的频谱带宽的限制。

插值的一般数学框架是近似理论。我想最重要的结果是对于带宽限制的信号，您可以通过以下方式进行完美的重建$sinc(\cdot)$卷积; 著名的采样定理，这里已经提到过好几次了。我想同样众所周知的是，实际上不可能实现这一点，因为它需要插值之前的整个信号。任何实际插值的目标是近似$sinc(\cdot)$卷积，并以有效的方式进行。我知道的很好的实用插值：

• FIR 滤波器：计算效率高，尤其是在使用多相实现时，可降低计算复杂度。
• 样条曲线：任意数量的样条曲线可以通过增加阶数将信号插值到任意精度。我似乎记得 B 样条的基函数实际上收敛到$sinc(\cdot)$如果订单达到无穷大。然而，即使是三次样条也可以很好地近似于$sinc(\cdot)$功能。在流上使用样条曲线的一个问题是边界条件的选择。
• 卷积插值：这类似于样条曲线，但卷积中使用的内核或基函数的选择不同。我知道三次卷积已应用于医学成像。

据我所知，这些是最好的实用插值方法。当您到达手机的物理层 DAC 时，还有其他限制。目前使用的几乎所有 DAC 都可以使用零阶保持 (ZOH) 进行建模，这是样条插值的一种特殊情况。它有拉普拉斯变换

现在，您真的需要重建滤波器吗？对于音频，有些人认为您没有；原因是您尝试删除的重复频谱人耳听不到 - 唯一的原因是减少尝试再现听不见的高频内容时所需的额外功耗，并限制任何非线性可能发生的摆动和饱和行为......