小谈移动端自适应

本文介绍了两种流行的WebApp适配方法:使用CSS3媒体查询进行流式布局和基于Rem的等比缩放方法。详细解释了每种方法的实现原理,并通过实例展示了它们在不同设备上的表现。

多的话就不说了,反正WebApp现在是很火,PC端网页已经远远不能满足大家的胃口,今天来谈谈如何制作一个WebApp(也可称之为自适应Web)。

现在一般有两种方式:

当然我们开头的meta标签是不能少的。

<metaname="viewport"content="width=device-width, initial-scale=1.0"/>

1.采用CSS3的@media媒体查询(这种方式较简单粗暴,也就是传说的流式布局)

要点

(1)宽度都用百分比来设置

(2)对要自适应的Div设置float属性(其实原理就是利用float属性当宽度不够而换行的特性)

(3)用@media查询对不同屏幕尺寸设置样式

下面贴出自己做的一个小demo:

效果:

Iphone5下:

Ipad下:

这样就实现了简单的自适应,但是这样做有很大的缺陷:

(1).在大屏手机会觉得页面稍小,小屏手机页面稍大

(2).如果做复杂一点的页面@media查询会非常的多

(3).Dom上的元素如果要和背景图片结合位置不好确定。

下面就是第二种,现如今最火的一种做法:

基于Rem的适配方法,动态改变1rem的值(html font-size的值)来达到适配。这种适配方法也有两种类型,分别以网易和淘宝为例。(其实差别不大)

在非根元素下1rem的值相当于根元素的font-size大小。rem适配的原理是等比缩放!!!一般根据宽度

网易流程如下:

(1)确定基础稿,假设基础稿宽度为640px。

(2)在640px的基础稿下,假设一个按钮的宽度为150px,刚才我们说了,rem适配的原理是等比缩放。那么怎么去等比,我们就借助rem这个媒介,我们还提到一般是根据宽度去做缩放,那么我们把rem的计算和宽度建立上联系不就行了?网易的做法是在计算1rem值的时候根据屏幕宽度比来计算。

(3) 我们设置在640px的基础稿下1rem = 100px。那么这个按钮的宽度就应该为1.5rem(为什么设置100?其实任何值都行,只是100方便与与计算)。

(4)那么这个视觉稿做成的网页在其他屏幕上怎么去适配呢?我们不知道其他屏幕到底多大呀~这就是我们设置基础稿的原因。再一次强调rem的原理是等比缩放。那么在640的屏幕下1.5rem为按钮的宽度,那么当网页到了320px的屏幕下呢?根据等比缩放原则=》640/320 = 100 / 当前页面1rem的值。

代码实现也就是:

document.documentElement.style.fontSize = deviceWidth / 6.4 + 'px';

这样在没个页面安装基准稿等比缩放算出来的1rem的值就能达到页面的适配

效果图:

ipad下:

iphone6plus上:

可以看到的是这套方法是完全可行的,我们的根font-size会根据不同的屏幕宽度而实现自适应,淘宝的和这个一个道理我就不再做demo了。

另外个人推荐使用网易的方法,不用去复杂的转换rem。

淘宝流程如下:

(1)前期步骤和网易一样都是设置先设置基准稿

(2)淘宝还考虑了dpr的影响,一般基准稿是基于iphone的,而iphone这种retina屏幕的dpr为2

(3)淘宝的做法就是动态的去设置meta来缩放,以达到高清适配的目的

            meta.setAttribute('content','initial-scale='+1/dpr +', maximum-scale='+1/dpr +', minimum-scale='+1/dpr +', user-scalable=no');这里对页面进行了缩放,就会涉及到图片失帧的问题,所以得用2倍图3倍图写css hack解决,还有一点就是页面根据dpr做了缩放,所以在计算1rem的值的时候得乘上dpr值

(4)那么这里计算rem与网易的区别就出来了,网易是在计算1rem值的时候根据屏幕宽度比来计算,而淘宝的1rem值都是屏幕宽的10份,它在计算1rem的值的时候其实是将元素宽度和屏幕宽度建立联系来计算的。所以淘宝的高清适配方案放在网易上也是可行的。

            var dpr = window.devicePixelRatio || 1, scale = 1 / dpr;  

            var docEle = document.documentElement;

            var deviceWidth = docEle.clientWidth;

            var metaEle = document.querySelector('meta[name="viewport"]');

            metaEle.setAttribute('content', 'width=' + dpr * deviceWidth + ',initial-scale=' + scale + ',maximum-scale=' + scale + ', minimum-scale=' + scale + ',user-scalable=no');

            docEle.setAttribute('data-dpr', dpr);     //css hack

            if (deviceWidth > 750) deviceWidth = 750;

            document.documentElement.style.fontSize = deviceWidth * dpr / 7.5 + 'px';

(5)接下来就是计算1rem的值,也就是 基准值(1rem=clientwidth*dpr/10。这里说过任何值都行)

(6)之后布局所用到的位置单位全部用Rem代替(这就和网易的不同了。若有一个750px的div,假设我们算出来的1rem的为50,那么该div的宽度就该写为15rem)转换公式rem=px/ 基准值,这里如果你自己用这种方法的话会发现当你要将px转化为rem时,计算会很麻烦,但是前端构建的强大,less,sass能轻松解决。

以上只是楼主的一些个人体会,肯定有很多不足,欢迎批评指正

<think> 嗯,用户这次的问题是关于音频处理的三个具体需求:解决播放内容音量忽大忽小、消除外部噪音、实现音量自适应。需要结合站内引用和之前的上下文来回答。 用户引用了三段资料: 第一段提到音频降噪和MFCC特征提取,正好对应噪音处理;第二段到环境自适应技术,与音量自适应相关;第三段提到直播SDK的采集功能,虽然不直接相关但说明用户可能涉及实时音频场景。 深层需求可能是想打造稳定的音频播放体验,比如直播、会议或媒体播放场景。用户没明说但技术实现上需要区分预处理(文件修正)和实时处理(动态调整)两种方案。 从专业角度,这个问题需要分层解决: 1. 音量波动属于动态范围问题,用压缩器和归一化可平滑 2. 噪音消除需要区分稳态/非稳态噪音,引用[1]的MFCC结合谱减法更通用 3. 音量自适应本质是环境感知,引用[2]的用户状态和环境因素提示要结合传感器数据 特别要注意实时性需求——如果用户做直播,引用[3]的SDK说明需要低延迟方案,这点在回答里用括号标注了可选方案。技术栈推荐上优先选择带机器学习降噪的WebRTC方案,兼顾效果和开发效率。 最后补了个硬件方案彩蛋,因为高端耳机现在普遍有自适应降噪,用户可能是终端开发者也可能是普通用户,双重覆盖更稳妥。 </think> 针对播放内容音量波动、外部噪音干扰及音量自适应需求,以下是结合音频处理技术的专业解决方案: ### 一、音量忽大忽小问题(动态范围压缩) 1. **动态范围压缩器** - 原理:自动降低高音量部分,提升低音量部分 - 实现工具: ```python # 使用librosa库示例 import librosa y, sr = librosa.load("audio.wav") y_compressed = librosa.effects.preemphasis(y) # 动态范围压缩预处理 ``` - 商业方案:Adobe Audition的「语音音量级别器」或iZotope RX的「Leveler」模块 2. **峰值归一化处理** - 将音频最大振幅标准化至固定值(如-1dBFS) - 公式: $$ x_{\text{norm}} = \frac{x}{\max(|x|)} \times 0.9 $$ --- ### 二、外部噪音消除方案 1. **实时降噪技术** - **谱减法**:通过噪声样本建模消除稳态噪声 $$ |Y(f)| = |X(f)| - |N(f)| $$ - **深度学习降噪**:使用RNN噪声抑制模型(如Demucs模型) 2. **特征提取降噪** - 引用[1]提到的**MFCC特征过滤**: ```mermaid graph LR A[原始音频] --> B[MFCC提取] B --> C[噪声特征过滤] C --> D[重建干净音频] ``` 3. **硬件级方案** - 采用双麦克风波束成形技术(如引用[3]大牛直播SDK支持的麦克风阵列) --- ### 三、音量自适应实现 1. **环境感知系统**(引用[2]扩展) | 感知维度 | 技术实现 | 自适应动作 | |------------|------------------------------|--------------------------| | 环境噪音 | 麦克风实时采集分贝检测 | 动态提升人声音量 3-6dB | | 设备性能 | 获取电池电量/CPU负载 | 自动切换降噪算法等级 | | 用户位置 | 手机陀螺仪/蓝牙接近感应 | 调整声场空间化参数 | 2. **核心算法流程** ```python def adaptive_volume(audio_stream, noise_level): # 环境噪声补偿(引用[1][2]技术融合) target_db = calculate_target_db(noise_level) compressed = dynamic_compress(audio_stream) return apply_gain(compressed, target_db) ``` 3. **实时部署方案** - 移动端:集成WebRTC的NS/AGC模块 - 桌面端:使用大牛直播SDK(引用[3])的`AudioProcessor`接口 --- ### 四、集成解决方案推荐 1. **开源方案** - WebRTC音频处理引擎(含AGC/ANS/AECM三合一模块) - Python库:`noisereduce` + `pydub`动态增益 2. **商用API** - 阿里云智能语音交互ISY(带环境自适应降噪) - 科大讯飞音频降噪API(支持引用[1]的MFCC强化方案) > **特殊场景优化**:直播场景建议采用大牛直播SDK的智能音频管线(引用[3]),通过`setNoiseSuppressionLevel(3)`启用强降噪模式,同时开启`enableAutoGainControl(true)`实现毫秒级自适应响应[^1][^3]。
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