Shhh! 项目开源教程
2024-09-21 12:46:39作者:房伟宁
1. 项目介绍
Shhh! 是一个基于声音检测的恐怖游戏体验项目。玩家需要探索被鬼魂缠绕的地点,如果在游戏中发出声音或尖叫,游戏将重新开始。玩家唯一的任务是使用 VHS 相机在 20 分钟内生存下来,而不发出任何声音。整个游戏基于麦克风输入进行交互,为玩家提供沉浸式的恐怖体验。
2. 项目快速启动
首先,确保您已经安装了以下依赖:
- Node.js
- Git
接下来,按照以下步骤快速启动项目:
# 克隆项目
git clone https://github.com/smallwat3r/shhh.git
# 进入项目目录
cd shhh
# 安装依赖
npm install
# 启动项目
npm start
3. 应用案例和最佳实践
3.1 微软语音识别集成
为了提高游戏体验,可以集成微软的语音识别API,实时检测玩家的语音指令。
const speech = require('microsoft-cognitiveservices-speech-sdk');
const recognizeSpeech = async () => {
const recognizerConfig = new speech.RecognizerConfig({
// 设置语言
language: "zh-CN",
// 设置语音识别结束时的回调函数
onaudiostopped: () => {
console.log("Audio stopped.");
},
// 设置语音识别错误时的回调函数
onerror: (err) => {
console.error("Error: " + err);
}
});
// 创建语音识别器
const recognizer = new speech.Recognizer(recognizerConfig);
// 开始语音识别
recognizer.startContinuousRecognitionAsync(() => {
console.log("Recognition started.");
}, (err) => {
console.error("Error: " + err);
});
// 设置识别结束时的回调函数
recognizer.recognizing.connect(
(result) => {
if (result.reason === speech.ResultReason.RecognizingSpeech) {
console.log(`Recognizing: ${result.text}`);
}
},
(err) => {
console.error("Error: " + err);
}
);
};
3.2 使用WebSockets进行多人游戏
可以使用WebSockets实现多人在线游戏,使玩家能够与其他玩家一起探索和生存。
const WebSocket = require('ws');
const wss = new WebSocket.Server({ port: 8080 });
wss.on('connection', function connection(ws) {
ws.on('message', function incoming(message) {
console.log('received: %s', message);
});
ws.send('something from the server');
});
4. 典型生态项目
- 声音处理库:集成如
voiceroid等声音处理库,为游戏提供更真实的背景音效。 - 图形渲染引擎:使用如
three.js等图形渲染引擎,提升游戏画面的真实感。 - 物理引擎:集成
physx等物理引擎,为游戏中的物体提供真实的物理行为。
通过这些典型的生态项目,可以进一步提升Shhh!游戏的体验和可玩性。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
537
3.75 K
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
🎉 (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
1.34 K
755
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
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
337
179
AscendNPU-IR
C++
86
141
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
248