DogeHouse 开源项目教程
2024-09-23 08:03:23作者:曹令琨Iris
1. 项目介绍
DogeHouse 是一个开源的语音聊天平台,旨在为用户提供一个简单、快速且有趣的语音交流体验。该项目由 Ben Awad 发起,使用多种技术栈构建,包括 Elixir、React、Node.js 等。DogeHouse 的目标是将语音对话带到一个新的高度,为用户提供一个类似于 Clubhouse 的语音社交平台。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的开发环境已经安装了以下工具:
- Node.js (建议版本 14.x 或更高)
- Yarn (包管理工具)
- Docker (可选,用于本地开发环境)
2.2 克隆项目
首先,克隆 DogeHouse 的 GitHub 仓库到本地:
git clone https://github.com/benawad/dogehouse.git
cd dogehouse
2.3 安装依赖
使用 Yarn 安装项目依赖:
yarn install
2.4 启动开发服务器
启动 Elixir API 和 React 前端:
# 启动 Elixir API
cd kousa && mix setup && mix phx.server
# 启动 React 前端
cd ../kibbeh && yarn dev
2.5 访问应用
在浏览器中访问 http://localhost:3000,您将看到 DogeHouse 的登录页面。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 语音聊天室
DogeHouse 的核心功能是语音聊天室。用户可以创建或加入不同的聊天室,与其他用户进行实时语音交流。以下是一些最佳实践:
- 创建聊天室:用户可以通过点击“创建房间”按钮,快速创建一个新的语音聊天室。
- 加入聊天室:用户可以通过搜索或浏览聊天室列表,选择并加入感兴趣的聊天室。
3.2 桌面应用
DogeHouse 还提供了一个基于 Electron 的桌面应用,支持 Windows、Mac 和 Linux 平台。用户可以通过以下方式获取桌面应用:
- GitHub Releases:从 GitHub 的 Releases 页面下载适用于您平台的安装包。
- APT 仓库:对于 Debian 和 Ubuntu 用户,可以通过添加官方 APT 仓库来安装桌面应用。
4. 典型生态项目
4.1 kousa (Elixir API)
kousa 是 DogeHouse 的后端 API,使用 Elixir 语言编写。它负责处理用户认证、聊天室管理、语音流处理等核心功能。
4.2 kibbeh (Next.js 前端)
kibbeh 是 DogeHouse 的前端项目,使用 Next.js 框架构建。它负责用户界面的渲染和交互逻辑。
4.3 baklava (Electron 桌面应用)
baklava 是 DogeHouse 的桌面应用项目,使用 Electron 框架构建。它为用户提供了一个跨平台的桌面客户端,增强了用户体验。
通过以上模块的介绍和快速启动指南,您应该能够顺利开始使用和开发 DogeHouse 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler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。C036
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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
最新内容推荐
基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
428
3.29 K
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++
689
345
Ascend Extension for PyTorch
Python
236
270
暂无简介
Dart
686
161
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
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
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
71
36
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (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
1.22 K
669