Dancer.js 开源项目教程
2024-09-23 14:42:43作者:冯梦姬Eddie
项目介绍
Dancer.js 是一个高级音频处理API,兼容Mozilla的Audio Data API以及Web Audio API,并提供了Flash作为备选回退方案。该库专为创建令人印象深刻的音频可视化设计,简化了开发者利用实时音频波形和频谱数据进行创意视觉展示的过程。它支持从现有音频源获取数据,具有简单API来同步回调和事件到歌曲的特定部分,并且是可扩展的,支持插件系统及自定义行为。
项目快速启动
安装
首先,你需要通过Git克隆Dancer.js到本地或者下载ZIP包。
git clone https://github.com/jsantell/dancer.js.git
如果在浏览器环境中使用,可以直接通过CDN或下载至项目中引用dancer.min.js文件。
基本使用
-
引入Dancer.js到你的HTML文件。
<script src="path/to/dancer.min.js"></script> -
创建一个Dancer实例并加载音频。
var dancer = new Dancer(); var audioElement = document.createElement('audio'); audioElement.src = 'path/to/your/audio.mp3'; dancer.load(audioElement); -
实现基本的播放控制和监听更新。
dancer.play(); // 播放音频 dancer.bind('update', function() { console.log('音频正在播放'); });
应用案例和最佳实践
音频可视化示例
创建一个简单的音频可视化效果,使用频谱数据改变元素的高度。
dancer.bind('update', function() {
var spectrum = this.getSpectrum();
// 假设我们有一个div作为可视化元素
var visualizationElement = document.getElementById('visualization');
visualizationElement.style.height = Math.max.apply(null, spectrum) * 10 + 'px'; // 调整比例
});
使用踢侦测(Kick Detection)
Dancer.js允许检测特定频率范围内的“踢”(音乐中的重击点)。
var kick = dancer.createKick({
frequency: [0, 10], // 侦测范围
onKick: function(magnitude) {
console.log('Kick detected with magnitude:', magnitude);
},
offKick: function(magnitude) {
console.log('No more kick.');
}
});
kick.on(); // 启动踢侦测
典型生态项目
虽然直接的“典型生态项目”信息没有给出明确的外部实例,Dancer.js因其特性常被用于在线音乐平台的音频可视化、个人音乐项目中的交互式体验增强等场景。开发者利用Dancer.js构建的音乐可视化作品广泛分布在各种音乐节、艺术展览和个性化网站中,尽管具体案例难以列举,但它的存在激发了许多创新性的音乐与视觉结合的应用开发。
以上就是Dancer.js的基础教程,更多高级功能和插件的使用,建议查看官方文档以获得详细信息和进一步探索。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
525
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
329
391
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++
877
578
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
162
暂无简介
Dart
764
189
🎉 (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
1.33 K
746
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
113
137