Qt实现 MusicPlayer(本地)

【C++】QT制作简单音乐播放器 qt项目简易音乐播放器 阅读详情

目录

一、github地址

二、功能清单

三、界面效果

四、主要代码介绍

一、获取本地mp3

二、播放上一首歌

三、播放音乐

四、播放模式(随机、单曲循环、顺序)

五、音量、进度调节


一、github地址

github地址:https://github.com/KindMans/IMuiscPlayer

二、功能清单

目前具有以下功能:

1、加载本地音乐

2、获取播放历史

3、上下歌曲切换

4、播放模式选择(顺序、单曲循环、随机播放)

5、音量调节、歌曲播放进度调节

技术上采用的到Qt主要几个类为QMediaPlayer、QListWidget、QSlider、QFileInfo、QDir

三、界面效果

先看下界面效果,还没优化

 

四、主要代码介绍

一、获取本地mp3

void IMusicPlayer::slot_btn_load_clicked()
{
    FileSystem fileSystem;
    m_musicList = QFileDialog::getOpenFileNames(this,"请选择音乐文件","","*.mp3");
    if(m_musicList.size()==0)
        return;
    qDebug()<<m_musicList.front();

    QStringList list = m_musicList.front().split("/");
    for(int i=0;i<list.size()-1;i++)
    {
        m_filePath+=list.at(i)+"/";
    }

    qDebug()<<m_filePath;
    ui->tabWidget->setCurrentIndex(0);
    showList();
}

这个是加载本地音乐的槽函数,其中使用QFileDialog::getOpenFileNames()打开多个文件。

void IMusicPlayer::showList()
{
    static int cnt=0;

    if(m_musicList.size()==0)
        return;
    for(int i=0;i<m_musicList.size();i++){
        QListWidgetItem *listwidgetItem = new QListWidgetItem;
        QString fileName=m_musicList.at(i).section("/",-1);
        if(cnt==0){
            listwidgetItem->setText(fileName);
            listwidget->insertItem(i+1,listwidgetItem);
        }else{
            QStringList historyNames=getAllListWidgetText();
            if(!historyNames.contains(fileName)){
                listwidgetItem->setText(fileName);
                listwidget->insertItem(historyNames.size()+1,listwidgetItem);
            }
        }
    }
    listwidget->setCurrentRow(0);
    cnt++;
}

使用insertItem插入mp3名字进listwidget中进行显示,静态变量cnt用来区分是否第一次加载,主要是防止添加重复的音乐。getAllListWidgetText()用于获取listwidget所有的元素。

二、播放上一首歌

void IMusicPlayer::slot_btn_prev_clicked()
{
    m_prevOrnext = true;
    m_player.stop();
    int nextRow;
    int count = listwidget->count();
    int currentRow = listwidget->currentRow();
    if(currentRow == 0){
        nextRow = count-1;
    }else
    {
        nextRow = currentRow-1;
    }
    QString temp=m_filePath+listwidget->item(nextRow)->text();
    qDebug()<<temp;
    listwidget->setCurrentRow(nextRow);
    playMusic(nextRow);
}

这里的逻辑主要是对listwidget的当前行进行判断,如果是第一首的上一首,那它的上一首歌曲就是最后一首。反之减一。

三、播放音乐

void IMusicPlayer::playMusic(int row)
{
    setPlayMusicUrl(m_filePath + ui->listWidget->item(row)->text());

    m_player.play();

    //写入历史文件
    recordHistoryMusic(m_hisPath);
}

这个接口是用来播放音乐的。主要是通过QMediaPlayer的play()进行mp3的播放。播放后,将当前播放的歌曲写入缓存,用作播放历史记录。QMediaPlayer还提供了pause()接口来暂停歌曲播放,stop()接口停止播放。

四、播放模式(随机、单曲循环、顺序)

void IMusicPlayer::slot_playModelSelect()
{

    if(m_player.state()==QMediaPlayer::State::StoppedState)
    {
        if(m_prevOrnext)
        {
            m_prevOrnext=false;
            return;
        }

        int nextRow = 0;

        qDebug()<<"当前行:"<<ui->combox_play_model->currentText();
        if(ui->combox_play_model->currentIndex()==0)
        {
            int count = listwidget->currentRow();
            if(count == listwidget->count()-1)
            {
                nextRow = 0;
            }else{
                nextRow = count + 1;
            }
        }
        else if(ui->combox_play_model->currentIndex()==1)
        {
            nextRow=numRandom();
        }
        else if(ui->combox_play_model->currentIndex()==2)
        {
            nextRow=listwidget->currentRow();
        }

        listwidget->setCurrentRow(nextRow);
        playMusic(nextRow);
    }
}

这是一个槽函数,通过信号stateChanged(QMediaPlayer::State)触发。QMediaPlayer::State有三种状态,分别是StoppedState(终止),PlayingState(播放中),PausedState(暂停)。通过QCombobox选择播放模式。numRandom()这个接口主要是产生listwidget总行数内的随机数,随机数不包括当前准备播放完毕的歌曲所在的行。

五、音量、进度调节

void IMusicPlayer::slot_modifyProgress(qint64 position)
{
    ui->slider_position->setValue(position);
}

void IMusicPlayer::slot_duration(qint64 duration)
{
    ui->slider_position->setRange(0,duration);
}

void IMusicPlayer::slot_setPosition(int value)
{
    if(m_bIsmove)
    {
       m_player.setPosition(value);
       m_bIsmove=false;
    }

}

void IMusicPlayer::slot_position_change_sliderMoved(int position)
{
    Q_UNUSED(position);
    m_bIsmove=true;
}

void IMusicPlayer::slot_volume_change_sliderMoved(int position)
{
    m_player.setVolume(position);
}

主要需要灵活掌握QMediaPlayer、QFileInfo、QListWidget、QSlider等类的使用,以及信号和槽的关联,详细代码可参考github链接。

第14篇 Qt实现简单音乐播放器(一) 第14篇 Qt实现简单音乐播放器(一)1.目标实现1.1.界面1.2.实现上一首、暂停、下一首1.3.界面布局2.头文件2.2.代码布局2.2.说明 1.目标实现 其实关于音乐播放器的博文有很多,我只是按自己的方式去体现出来,想把自己写的代码记下来而已。 1.1.界面 至少实现如下界面。 1.2.实现上一首、暂停、下一首 我们可以播放很多首音乐,然后可以想听什么歌选择什么歌、还可以暂停。 1.3.界面布局 个人比较喜欢用代码布局,这样就不考虑拖的时候弄歪了,然后强迫症在那调来调去,当然界面布局也有布局方式 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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在游戏开发领域,实时交互与精准同步是构建沉浸式体验的核心。其原理在于通过高效的游戏循环和事件驱动机制,确保图形渲染、逻辑更新与用户输入在毫秒级内协同工作。这项技术的价值在于能够支撑对时序要求极高的应用,例如音乐游戏(音游)和模拟训练。典型的应用场景包括需要精确节奏判定的游戏开发、交互式媒体艺术以及实时训练系统。本文以热门节奏游戏《Friday Night Funkin‘》(FNF)为案例,深入探讨如何利用QT的QGraphicsView框架处理动态图形渲染,并设计类似Rewired的灵活输入管理系统,以应对

weixin_30736301的博客 365

让AI自己改Bug:cad-skill的JSON结果驱动的自我纠正循环原理

cad-skill 是一个面向 Claude Code 的参数化 3D 打印建模技能:告诉 AI 你想打印什么零件,它就用 CadQuery 写出脚本、导出 STL、渲染多视角预览图,并**自动修复错误直到模型水密可切片**。它的核心机制是一套"JSON 结果驱动的自我纠正循环"——AI 运行模型脚本、读取结构化 JSON 结果、从错误字段定位问题、修改代码、重新运行,全程无需人工复制粘贴报错信息

gitblog_00018的博客 489

Qt5音乐播放器开源项目教程

Qt5音乐播放器是一个基于Qt5开发的小巧精美的本地音乐播放器。该项目代码注释详细,适合作为Qt5实战项目的入门学习。它支持多种音乐格式,包括mp3、flac和mpga文件,并且能够解析并展示歌词文件(lrc文件)。此外,它还支持歌单管理、系统托盘控制等功能。 ## 项目快速启动 ### 环境准备 1. **安装Qt5**:确保你已经安装了Qt5。可以从[Qt官方网站](http://dow...

gitblog_00467的博客 460

Qt如何设置任务栏中该应用的图标

this->setWindowIcon(QIcon(":/skin/icons/MusicPlayer.ico")); //设置窗口图标

zyx_0604的博客 4051

【亲测免费】 基于Qt5的开源音乐播放器项目推荐

该项目是一个基于Qt5框架开发的本地音乐播放器,主要使用了C++编程语言,结合QMake构建系统。 ## 项目基础介绍 本项目是一个小巧精美的音乐播放器,旨在提供一个简洁而实用的用户界面,同时支持多种音乐格式播放和歌单管理。项目代码注释详尽,非常适合作为Qt5学习的入门实战项目。它不仅可以帮助开发者理解Qt5的GUI编程,还可以通过该项目学习到多媒体处理、数据库操作等知识。 ## 核心功能 ...

gitblog_00801的博客 515

Qt写的最简单的音乐播放器

在Qt中自带的demo中也又一个简单的播放器,但是代码还是相对复杂,我每次看一个demo时总是把它删减到最简单化,这样才能成为自己的东西,然后再在此基础上增加相应的代码,然后看看这些代码是什么功能,总之是把他的骨架先挖出来然后再给它添衣服。这是最简单的播放音乐的代码。这是头文件的代码:#ifndef WIDGET_H #define WIDGET_H #include ...

weixin_34259159的博客 212

基于Qt5的音乐播放器项目常见问题解决方案

该项目是基于Qt5开发的一个本地音乐播放器,它具有精美的用户界面和丰富的功能,包括播放mp3、flac和mpga格式的音乐文件,解析并展示歌词文件(lrc),以及管理歌单等。该项目适合作为入门Qt5开发的一个实战项目,主要使用的编程语言是C++和QMake。 ## 新手常见问题及解决方案 ### 问题一:编译环境配置 **问题描述:** 新手在配置Qt编译环境时可能会遇到版本兼容性问题,导致编...

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Qt上位机开发
Qt上位机开发 领域专家: C/C++技术领域 领域专家: C/C++技术领域
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