MediaPlayer-Extended 开源项目教程
1、项目介绍
MediaPlayer-Extended 是一个为 Android 设计的高级媒体播放库,它与原生的 MediaPlayer 和 VideoView 组件完全兼容,同时还增添了精确到帧的定位、速度调整以及 DASH 流媒体支持。这个轻量级库(所有组件合计约 100kB)从 Android 4.1(Jelly Bean)版本起就可以无缝集成。
主要特性
- 帧精确寻求:允许在视频中精确跳转到特定帧。
- 播放速度调整:可以灵活地改变播放速率,包括慢动作和快进。
- 本地文件与网络源支持:无论媒体来自哪里,都能轻松处理。
- DASH 流媒体支持:遵循动态自适应流媒体标准,提供流畅的在线播放体验。
- 轻量级:整个库大小仅为 100kB 左右,不增加应用负担。
2、项目快速启动
环境准备
确保你的开发环境已经安装了 Android Studio 和 Gradle。
添加依赖
在你的 build.gradle 文件中添加以下依赖:
repositories {
mavenCentral()
}
dependencies {
implementation 'net.protyposis.android.mediaplayer:mediaplayer:4.5.0'
implementation 'net.protyposis.android.mediaplayer:mediaplayer-dash:4.5.0'
}
基本使用
以下是一个简单的示例,展示如何在 Android 应用中使用 MediaPlayer-Extended 播放视频。
import net.protyposis.android.mediaplayer.MediaPlayer;
import net.protyposis.android.mediaplayer.VideoView;
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
private VideoView videoView;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
videoView = findViewById(R.id.videoView);
// 设置视频源
videoView.setVideoURI(Uri.parse("http://clips.vorwaerts-gmbh.de/big_buck_bunny.mp4"));
// 开始播放
videoView.start();
}
@Override
protected void onPause() {
super.onPause();
videoView.pause();
}
@Override
protected void onDestroy() {
super.onDestroy();
videoView.stopPlayback();
}
}
3、应用案例和最佳实践
多媒体应用开发
对于任何需要高质量音频/视频播放功能的应用来说,MediaPlayer-Extended 是一个理想的解决方案。例如,视频播放器、音乐播放器等。
教育软件
通过变速播放,用户可以在学习过程中调整视频的速度,从而更好地理解和掌握知识。
直播平台
借助 DASH 支持,能提供更稳定可靠的流媒体服务,确保在网络条件变化时保持流畅播放。
娱乐 App
如音乐播放器、短视频平台等,可以利用帧精确寻求来实现特别的交互效果,提升用户体验。
4、典型生态项目
Spectaculum
Spectaculum 是一个基于 MediaPlayer-Extended 的 GLES 硬件加速视图库,支持缩放/平移、着色器效果和帧抓取等功能。
ExoPlayer
ExoPlayer 是 Google 推出的开源媒体播放器库,相比 MediaPlayer,ExoPlayer 提供了更好的性能、自定义性和灵活性,支持 DASH 和 HLS 等流媒体协议。
VLC Media Player
VLC Media Player 是一个免费开源的多媒体播放器软件,支持播放几乎所有格式的音频和视频文件,具有强大的兼容性和出色的功能。
通过结合这些生态项目,开发者可以构建出功能更加丰富和强大的多媒体应用。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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