ws-audio-api 项目教程
1. 项目介绍
ws-audio-api
是一个用于通过 WebSocket 广播麦克风声音的 JavaScript 库。该项目支持两种工作模式:
- Streamer 模式:从麦克风获取音频(需要
getUserMedia
支持),使用 Opus 编解码器进行编码,并通过 WebSocket 服务器发送音频数据。该模式在 Chrome、Firefox 和 Edge 浏览器中表现良好,但在 Safari 中不支持。 - Player 模式:从广播服务器获取音频数据包,使用 Opus 编解码器进行解码,并将音频写入音频队列中进行播放(需要 Web Audio API 支持)。该模式在所有浏览器中表现良好。
2. 项目快速启动
2.1 安装
你可以通过 Bower 或 NPM 安装 ws-audio-api
:
# 使用 Bower 安装
$ bower install ws-audio-api
# 使用 NPM 安装
$ npm install ws-audio-api
2.2 快速启动
-
克隆项目:
$ git clone https://github.com/Ivan-Feofanov/ws-audio-api.git $ cd ws-audio-api
-
安装依赖:
$ npm install
-
启动 WebSocket 服务器:
进入
example
目录并启动 WebSocket 服务器:$ cd example/server $ npm install $ npm start
该命令将启动一个广播服务器,监听端口 5000。
-
在浏览器中使用:
在浏览器中打开
example
目录下的index.html
文件,或者手动在 HTML 文件中引入ws-audio-api
库:<script src="scripts/ws-audio-api.min.js"></script>
在 Streamer 页面中创建一个新的
WSAudioAPI.Streamer
实例,并添加开始和停止流按钮:<script> var streamer = new WSAudioAPI.Streamer({ server: 'wss://localhost:5000' // 注意协议 }); </script> <button onclick="streamer.start()">Start stream</button> <button onclick="streamer.stop()">Stop stream</button>
在 Player 页面中创建一个新的
WSAudioAPI.Player
实例,并添加播放和停止按钮:<script> var player = new WSAudioAPI.Player({ server: 'wss://localhost:5000' // 注意协议 }); </script> <button onclick="player.start()">Play stream</button> <button onclick="player.stop()">Stop playing</button>
3. 应用案例和最佳实践
3.1 实时音频广播
ws-audio-api
可以用于实时音频广播场景,例如在线会议、直播平台等。通过 WebSocket 实现低延迟的音频传输,确保音频的实时性和流畅性。
3.2 音频监控
在音频监控系统中,可以使用 ws-audio-api
将麦克风采集的音频数据实时传输到监控中心,实现对音频数据的实时监控和分析。
3.3 音频录制与回放
结合 Web Audio API,ws-audio-api
可以用于音频的录制与回放。通过 Streamer 模式录制音频,并通过 Player 模式回放录制的音频数据。
4. 典型生态项目
4.1 WebRTC
ws-audio-api
可以与 WebRTC 结合使用,实现更复杂的音频通信功能。WebRTC 提供了浏览器间的实时通信能力,结合 ws-audio-api
可以实现高质量的音频传输。
4.2 Web Audio API
ws-audio-api
依赖于 Web Audio API 进行音频处理和播放。Web Audio API 提供了强大的音频处理能力,可以与 ws-audio-api
结合实现更复杂的音频应用。
4.3 Socket.io
Socket.io 是一个基于 WebSocket 的实时通信库,可以与 ws-audio-api
结合使用,实现更灵活的音频传输和控制。
通过以上模块的介绍,你可以快速上手并深入了解 ws-audio-api
项目,并将其应用于各种音频相关的开发场景中。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00HunyuanWorld-Mirror
混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Scilit-X1-13B
FLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









