推荐开源项目:LingoRecorder - 更出色的Android音频录制库
2024-05-31 07:10:53作者:平淮齐Percy
项目介绍
LingoRecorder是一款专为Android打造的高效、灵活的音频录制库。它不仅提供基础的录音功能,还允许开发者对PCM数据进行多样的处理,满足各种定制化需求。通过其易于使用的API,您可以在项目中快速集成高质录音功能,并且能够实现复杂的音频处理任务,如音频分析、转码等。
项目技术分析
LingoRecorder的核心特点在于它的多线程机制和AudioProcessor接口。这一设计确保了录音过程的流畅性和数据完整性,即使在处理大量音频数据时也能保持高性能。AudioProcessor接口允许开发者插入自定义处理器,这样就可以在录音过程中动态处理音频流,比如实时压缩、转换格式等。
此外,LingoRecorder还提供WavFileRecorder,用于将录音数据保存为标准WAV格式的文件,以及AIDL接口,使得音频处理可以在单独的进程内完成,提升应用的稳定性和资源管理效率。
项目及技术应用场景
- 语音识别:LingoRecorder可用于捕捉高质量的音频,与语音识别服务配合,实现即时语音转文本。
- 实时音频处理:例如,在音乐制作应用中,实现实时音效添加或调整。
- 媒体转码:利用自定义的AudioProcessor,可将录音数据转换成其他格式,如MP3、FLAC等。
- 音频记录:通过跨进程通信功能,LingoRecorder能在后台安全地记录音频。
- 智能硬件交互:与智能家居设备结合,实现基于语音的控制指令。
项目特点
- 多线程机制:保证录音性能,防止录音过程中因处理任务导致的卡顿。
- AudioProcessor:抽象接口,支持录音和处理的解耦,轻松实现音频流的自定义处理。
- WavFileRecorder:直接将录音数据存储为WAV文件,便于后期处理。
- AIDL接口:支持跨进程处理,提高应用程序稳定性。
- 体积小巧,API简洁:易于集成到任何Android项目,减少开发成本。
如果你正在寻找一个强大而灵活的Android音频录制解决方案,LingoRecorder无疑是最佳选择之一。立即尝试这个开源项目,开启你的音频创新之旅!
compile 'com.liulishuo.engzo:lingo-recorder:1.2.5'
为了给社区贡献代码,请基于develop分支提交Pull Request。该项目遵循Apache License 2.0协议。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
412
3.17 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++
664
324
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
678
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146