Android音频转发的完全使用手册:用sndcpy让手机声音在电脑上播放
你是否曾想过,在电脑上观看手机视频时,声音也能同步在电脑音箱中播放?现在,这个愿望可以轻松实现!sndcpy是一款专为Android设备设计的音频转发工具,能够将手机上的任何音频内容实时传输到计算机,让你享受更沉浸式的音频体验。
🎯 为什么选择sndcpy?
在众多音频工具中,sndcpy以其独特的优势脱颖而出:
- 无需root权限:Android 10及以上系统即可使用
- 即插即用:连接设备后一键启动,操作简单
- 兼容性强:支持Linux、Windows和macOS三大主流系统
- 独立运行:不依赖其他屏幕镜像工具,专注音频转发
📱 准备工作清单
在开始使用sndcpy之前,请确保完成以下准备工作:
✅ Android设备检查
- 系统版本:Android 10或更高
- 存储空间:确保有足够空间安装应用
✅ 计算机环境配置
- 安装VLC媒体播放器
- 配置adb环境(可选)
✅ 连接设置
- 开启开发者选项中的USB调试功能
- 准备可靠的USB数据线
🚀 三步完成音频转发
第一步:获取工具文件
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sn/sndcpy
cd sndcpy
第二步:连接并启动
- 使用USB线连接Android设备和计算机
- 在设备上确认允许USB调试
- 运行启动命令:
- Linux/macOS:
./sndcpy - Windows:
sndcpy.bat
- Linux/macOS:
第三步:享受音频盛宴
一旦连接成功,你在手机上播放的任何音频都会自动转发到电脑音箱中!
🔧 常见使用场景
场景一:会议音频共享
在线上会议时,将手机上的会议音频转发到电脑,通过高质量的电脑麦克风和音箱进行交流,提升沟通效果。
场景二:多媒体娱乐
观看手机上的视频内容时,声音通过电脑音箱播放,获得更震撼的音频体验。
场景三:游戏音效
玩游戏时,手机的游戏音效通过电脑音响系统输出,营造更沉浸式的游戏氛围。
sndcpy应用图标 - 绿色网格背景上的Android机器人,代表着专业的Android音频转发工具
❓ 常见问题解答
Q:为什么连接后VLC显示连接错误? A:这是正常现象!sndcpy的工作机制决定了VLC会显示连接错误,但音频转发功能完全正常,无需担心。
Q:多个设备如何选择?
A:使用adb devices查看设备序列号,然后运行:./sndcpy <序列号>
Q:音频有延迟怎么办?
A:按Ctrl+c停止当前进程,然后重新运行./sndcpy命令即可。
💡 实用技巧分享
音量控制技巧
- 独立调节:手机和电脑的音量可以分别控制
- 最佳设置:建议将手机音量调至中等,通过电脑调节最终音量
环境变量配置
如果你需要自定义sndcpy的运行环境,可以设置以下变量:
export ADB=/path/to/adb # 指定adb路径
export VLC=/path/to/vlc # 指定VLC播放器路径
export SNDCPY_PORT=12345 # 自定义通信端口
🛠️ 高级功能探索
自定义应用构建
如果你想要修改sndcpy的功能或界面,可以自行构建应用:
# 构建调试版本
./gradlew assembleDebug
# 运行自定义版本
./run
发布版本制作
制作正式发布版本需要配置签名信息:
# 生成签名文件
keytool -genkey -v -keystore sndcpy.keystore -alias sndcpy \
-keyalg RSA -keysize 2048 -validity 30000
然后在gradle.properties中配置签名信息,最后执行:
./release.sh
🚨 故障排查指南
遇到问题时,按照以下清单快速排查:
| 问题现象 | 解决方案 |
|---|---|
| 设备无法识别 | 检查USB调试是否开启,重新插拔数据线 |
| 音频无输出 | 确认VLC已安装,重新运行sndcpy |
| 连接不稳定 | 更换USB数据线,检查设备电量 |
✨ 使用注意事项
- 应用兼容性:部分Android 9及以下的应用可能无法被捕获音频
- 停止转发:Linux/macOS按
Ctrl+c,Windows断开设备连接 - 应用卸载:需要时运行
adb uninstall com.rom1v.sndcpy
🎉 开始你的音频转发之旅
sndcpy为你打开了Android音频转发的大门,无论是工作还是娱乐,都能带来更便捷的音频体验。记住,如果遇到任何问题,重新启动通常是最有效的解决方案!
现在,拿起你的Android设备,体验音频转发的神奇魅力吧!🎵
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00