【亲测免费】 Bluez-Alsa 项目下载及安装教程
1. 项目介绍
Bluez-Alsa 是一个开源项目,旨在为 BlueZ 提供 ALSA 后端支持,使得用户可以通过 ALSA 直接与蓝牙音频设备进行交互,而无需依赖 PulseAudio 或 PipeWire 等通用音频服务器。该项目的主要组件包括 bluealsad 守护进程、ALSA 插件以及一系列实用工具,支持 A2DP、HFP 和 HSP 等蓝牙音频协议。
2. 项目下载位置
你可以通过以下链接从 GitHub 下载 Bluez-Alsa 项目:
3. 项目安装环境配置
在安装 Bluez-Alsa 之前,请确保你的系统满足以下依赖条件:
- 操作系统:Linux
- 依赖库:
- BlueZ 5.x
- ALSA 库
- D-Bus
- Glib2
- SBC 编码库
3.1 安装依赖库
在大多数 Linux 发行版中,你可以使用包管理器安装这些依赖库。以下是一些常见发行版的安装命令示例:
Ubuntu/Debian
sudo apt-get update
sudo apt-get install bluez libasound2-dev libdbus-1-dev libglib2.0-dev libsbc-dev
Fedora
sudo dnf install bluez alsa-lib-devel dbus-devel glib2-devel sbc-devel
Arch Linux
sudo pacman -S bluez alsa-lib dbus glib2 sbc
3.2 环境配置示例
以下是一个简单的环境配置示例,展示了如何在终端中安装依赖库:

4. 项目安装方式
4.1 克隆项目仓库
首先,使用 git 克隆 Bluez-Alsa 项目到本地:
git clone https://github.com/arkq/bluez-alsa.git
cd bluez-alsa
4.2 编译和安装
进入项目目录后,按照以下步骤进行编译和安装:
-
生成配置文件:
autoreconf --install ./configure -
编译项目:
make -
安装项目:
sudo make install
4.3 安装示例
以下是一个简单的安装过程示例,展示了如何在终端中执行上述步骤:

5. 项目处理脚本
Bluez-Alsa 提供了一些实用脚本来简化蓝牙音频设备的管理。以下是一些常用的脚本及其功能:
5.1 bluealsactl
bluealsactl 是一个命令行工具,用于管理 Bluez-Alsa 系统。你可以使用它来控制蓝牙设备的连接、断开以及音频流的配置。
bluealsactl --help
5.2 bluealsa-aplay
bluealsa-aplay 是一个简化版的播放器,用于将 Bluez-Alsa 捕获的音频流转发到其他播放设备(如内置声卡)。
bluealsa-aplay --help
5.3 bluealsa-rfcomm
bluealsa-rfcomm 是一个命令行工具,用于访问 HFP/HSP 设备的 RFCOMM 终端。
bluealsa-rfcomm --help
5.4 脚本示例
以下是一个简单的脚本示例,展示了如何使用 bluealsactl 连接蓝牙设备:
#!/bin/bash
# 连接蓝牙设备
bluealsactl connect XX:XX:XX:XX:XX:XX
# 播放音频
aplay -D bluealsa:XX:XX:XX:XX:XX:XX Bourree_in_E_minor.wav
通过以上步骤,你应该能够成功下载、安装并配置 Bluez-Alsa 项目,并使用其提供的脚本进行蓝牙音频设备的管理。
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