Cabbage 项目安装与配置指南
2025-04-19 18:05:55作者:尤辰城Agatha
1. 项目基础介绍
Cabbage 是一个使用 Csound 编程语言开发音频插件和独立乐器的框架。它提供了一个集成开发环境(IDE)以及合成器(Synth)和效果器(Effect)插件接口。Cabbage 让开发者能够利用 Csound 的强大功能,轻松创建专业的音频处理工具。
主要编程语言:C++,HTML,C,Python,CMake。
2. 项目使用的关键技术和框架
- Csound:一个面向音乐创作的编程语言,用于音频合成和音效处理。
- JUCE:一个跨平台的C++框架,用于构建应用程序和插件的用户界面。
- CMake:一个跨平台的安装(编译)工具,可以生成适合不同平台和编译器的构建文件。
3. 安装和配置准备工作
在开始安装 Cabbage 之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Windows、macOS 或 Linux。
- 编译器:Windows 上需要 Visual Studio 2019,macOS 上需要 XCode,Linux 上需要 GCC。
- 网络连接:安装过程中需要下载一些依赖项,因此需要稳定的网络连接。
详细安装步骤
步骤 1:克隆项目
首先,您需要在您的计算机上克隆 Cabbage 项目。打开命令行工具,执行以下命令:
git clone https://github.com/rorywalsh/cabbage.git
步骤 2:安装依赖
根据您的操作系统,安装必要的依赖项。
-
Windows:安装 Visual Studio 2019。
-
macOS:安装 XCode。
-
Linux:安装以下依赖项:
sudo apt-get install libfreetype6-dev libx11-dev libstdc++6 libc++-dev libxinerama-dev libxrandr-dev libxcursor-dev libxcomposite-dev mesa-common-dev libasound2-dev freeglut3-dev libcurl4-gnutls-dev libasound2-dev libsndfile1 libsndfile-dev libjack-dev flex bison libwebkit2gtk-4.1-0 libwebkit2gtk-4.1-dev
步骤 3:构建项目
进入 Cabbage 项目目录,运行以下命令以构建项目:
python build.py --config=Release
如果您想要在 Linux 上安装依赖项,请使用以下命令:
python build.py --config=Release --installLinuxDeps=True
步骤 4:安装 Cabbage
构建成功后,根据您的操作系统执行以下安装命令:
-
Windows 或 macOS:双击
Installers文件夹中的安装程序。 -
Linux:导航到
Installers/Linux目录,执行以下命令:chmod +x installCabbage.sh ./installCabbage.sh
完成以上步骤后,Cabbage 应该已经成功安装到您的系统中了。您可以开始使用它来创建音频插件和独立乐器了。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
289
340
Ascend Extension for PyTorch
Python
290
321
暂无简介
Dart
730
175
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
10
1
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
245
105
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++
850
450
🔥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
20
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
149
885