Mixxx DJ软件中Auxiliary On/Off MIDI学习功能异常分析
2025-06-08 12:32:07作者:廉皓灿Ida
Mixxx是一款开源的DJ软件,在2.5.1版本中存在一个关于辅助通道(Auxiliary)开关控制MIDI学习功能的bug。该问题主要影响Linux Mint 22.1系统用户,但可能也存在于其他平台。
问题现象
用户在使用Mixxx的MIDI学习向导时,尝试为辅助通道1(Auxiliary1)的开关功能分配MIDI控制器时遇到两种错误提示:
- 当从下拉菜单中选择控制时,系统提示"所选控制不存在",并显示尝试学习的控制为[Auxiliary1],passthrough
- 当直接点击界面上的AUX1播放按钮时,系统提示"不可学习",显示尝试学习的控制为[Auxiliary1],main_mix
值得注意的是,用户报告耳机、FX1和FX2切换功能可以正常映射,说明问题仅限于辅助通道控制。
技术原因分析
经过开发团队确认,这个问题源于控制选择菜单(controlpickermenu)的实现缺陷:
- 对于辅助通道和麦克风输入,实际上并不存在"passthrough"控制选项,该选项仅适用于播放器通道
- 界面按钮对应的[Auxiliary],main_mix控制在控制选择菜单中确实不存在
- 这两个错误本质上源于同一个bug:控制选择菜单中没有为辅助/麦克风通道提供正确的控制选项
解决方案
开发团队已经确认这是一个需要修复的bug。对于终端用户,目前可以尝试以下临时解决方案:
- 避免直接使用界面按钮进行MIDI学习
- 暂时不要尝试为辅助通道开关分配MIDI控制
- 等待官方发布修复版本
深入理解
在Mixxx的架构中,不同类型的音频通道具有不同的控制选项。播放器通道(如deck)支持"passthrough"控制,而辅助/麦克风通道则不支持。当前实现中,控制选择菜单没有正确区分这些差异,导致向用户展示了不可用的选项。
这个问题也反映了MIDI学习功能中控制类型验证的重要性。理想的实现应该:
- 根据通道类型过滤可用的控制选项
- 在用户界面中只显示实际可用的控制
- 提供清晰的错误提示,帮助用户理解限制
总结
这个bug虽然不影响核心DJ功能,但对于依赖MIDI控制器操作辅助通道的用户会造成不便。开发团队已经意识到这个问题,并计划在未来的版本中修复控制选择菜单的实现。对于依赖此功能的用户,建议关注Mixxx的更新公告。
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
最新内容推荐
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
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
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
148
175
暂无简介
Dart
604
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
226
81
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
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310