利用scrcpy实现Android设备音频流捕获与FFmpeg处理
2025-04-28 04:23:34作者:郜逊炳
scrcpy是一款强大的开源工具,能够通过USB或TCP/IP连接显示和控制Android设备。除了视频流功能外,scrcpy还支持音频流的捕获和传输,这为开发者提供了丰富的音频处理可能性。
scrcpy音频流捕获原理
scrcpy的音频捕获功能基于Android设备的音频子系统,通过ADB连接将设备音频流传输到主机。当使用audio_codec=raw参数时,scrcpy会以原始PCM格式传输音频数据,这为后续处理提供了最大的灵活性。
独立服务器模式音频捕获
scrcpy提供了独立服务器模式,可以不启动图形界面直接捕获音频流。以下是具体实现步骤:
- 首先将scrcpy服务器推送到设备:
adb push scrcpy-server-v2.1 /data/local/tmp/scrcpy-server-manual.jar
- 建立端口转发:
adb forward tcp:1234 localabstract:scrcpy
- 启动服务器并配置音频参数:
adb shell CLASSPATH=/data/local/tmp/scrcpy-server-manual.jar app_process / com.genymobile.scrcpy.Server 2.3.1 tunnel_forward=true video=false control=false cleanup=false raw_stream=true audio_codec=raw
使用FFmpeg处理音频流
捕获到的原始音频流可以通过FFmpeg进行实时处理或转码。例如,使用FFplay直接播放音频流:
ffplay -f s16le -ac 2 tcp://localhost:1234
其中参数说明:
-f s16le指定输入格式为16位小端PCM-ac 2指定音频通道数为2(立体声)
高级应用场景
这种技术可以应用于多种场景:
- 音频分析:实时分析设备音频频谱
- 语音识别:将设备音频流传输到语音识别引擎
- 音频录制:高质量录制设备音频输出
- 音频处理:实时应用音效或降噪算法
性能优化建议
- 对于高延迟环境,可以调整音频缓冲区大小
- 考虑使用更高效的编解码器减少带宽占用
- 在多路音频流场景下,合理分配端口资源
通过这种技术方案,开发者可以灵活地将Android设备音频集成到各种媒体处理流程中,为移动音频应用开发提供了新的可能性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322