开源项目 `audio_waveforms` 使用教程

开源项目 audio_waveforms 使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/au/audio_waveforms

1. 项目的目录结构及介绍

audio_waveforms/
├── example/
│   ├── lib/
│   │   ├── main.dart
│   ├── pubspec.yaml
├── lib/
│   ├── src/
│   │   ├── controllers/
│   │   ├── models/
│   │   ├── utils/
│   │   ├── widgets/
│   │   ├── audio_waveforms.dart
│   ├── audio_waveforms.dart
├── pubspec.yaml
├── README.md
  • example/: 包含项目的示例代码。
    • lib/: 示例代码的主要逻辑文件夹。
      • main.dart: 示例应用的入口文件。
    • pubspec.yaml: 示例项目的依赖配置文件。
  • lib/: 包含项目的主要代码。
    • src/: 项目的源代码文件夹。
      • controllers/: 包含控制器类。
      • models/: 包含数据模型类。
      • utils/: 包含工具类。
      • widgets/: 包含自定义组件类。
      • audio_waveforms.dart: 项目的主文件。
    • audio_waveforms.dart: 导出文件。
  • pubspec.yaml: 项目的依赖配置文件。
  • README.md: 项目的说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

example/lib/main.dart 文件中,我们可以找到示例应用的入口文件。这个文件主要负责初始化应用并启动主界面。

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:audio_waveforms/audio_waveforms.dart';

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      title: 'Audio Waveforms Demo',
      theme: ThemeData(
        primarySwatch: Colors.blue,
      ),
      home: MyHomePage(),
    );
  }
}

class MyHomePage extends StatefulWidget {
  @override
  _MyHomePageState createState() => _MyHomePageState();
}

class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('Audio Waveforms Demo'),
      ),
      body: Center(
        child: AudioFileWaveforms(),
      ),
    );
  }
}

3. 项目的配置文件介绍

在项目的根目录下,pubspec.yaml 文件用于配置项目的依赖和其他资源。

name: audio_waveforms
description: A Flutter package that allows you to generate waveforms while recording audio or from audio files.
version: 1.0.5
homepage: https://github.com/SimformSolutionsPvtLtd/audio_waveforms

environment:
  sdk: ">=2.12.0 <3.0.0"

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  flutter_audio_waveforms: ^1.2.1+8

dev_dependencies:
  flutter_test:
    sdk: flutter
  flutter_lints: ^1.0.0

flutter:
  uses-material-design: true
  • name: 项目的名称。
  • description: 项目的描述。
  • version: 项目的版本号。
  • homepage: 项目的主页。
  • environment: 项目的运行环境要求。
  • dependencies: 项目的依赖包。
  • dev_dependencies: 开发环境的依赖包。
  • flutter: Flutter 相关的配置。

audio_waveforms Use this plugin to generate waveforms while recording audio in any file formats supported by given encoders or from audio files. We can use gestures to scroll through the waveforms or seek to any position while playing audio and also style waveforms audio_waveforms 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/audio_waveforms

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ddc62c5d4a5d Windows Mobile 是微软在 0200 年代至 2010 年代初推出的移动操作系统,曾广泛应用于智能手机和平板电脑。开发者可以借助各种库和框架为其开发功能丰富的应用,其中 “32feet.NET” 是一个开源的 .NET 库,专为 .NET Framework 和 .NET Compact Framework 提供蓝牙开发支持。它包含多个命名空间,例如 InTheHand.Devices.Bluetooth、InTheHand.Net.Personal 和 InTheHand.Phone.Bluetooth,用于实现蓝牙设备交互功能。 InTheHand.Devices.Bluetooth 命名空间用于执行基础蓝牙操作,比如扫描附近设备、建立连接以及发现蓝牙服务等。InTheHand.Net.Personal 提供了更高级的功能,例如创建个人区域网络(PAN)、文件传输和串行端口模拟,便于开发者开发跨设备的数据共享应用。而 InTheHand.Phone.Bluetooth 主要针对 Windows Phone 平台,支持蓝牙配对、消息收发和蓝牙耳机控制等功能,不过由于 Windows Mobile 已停止更新,该命名空间更多适用于旧设备或项目。 压缩包中的文件列表看似是维基页面的渲染文件,可能是关于 32feet.NET 的使用教程、API 参考或示例代码。文件名如 13632.html、563803.html 等可能是页面 ID,涵盖蓝牙设备搜索、连接和数据传输等不同主题。 使用 32feet.NET 进行蓝牙开发时,开发者需要注意以下几点:首先,确保开发环境已安装 .NET Framework 或 .NET Compact Framework,以及 32feet.NET
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d8a2bf0af1ac Mask R-CNN 是一种在实例分割任务中表现优异的深度学习模型,它融合了 Faster R-CNN 的目标检测功能和 CNN 的像素级分类能力,能够实现图像中每个目标的定位、识别与分割。本指南将指导你如何使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集。 你需要准备包含图像(JPEG 或 PNG 格式)和标注文件(XML 或 JSON 格式)的数据集,标注文件需包含物体类别、坐标和掩模信息。数据集应按照 COCO 标准组织,分为训练集、验证集和可选的测试集。可以使用工具如 COCO API 或 labelme 将原始数据转换为 COCO 格式,并确保图像文件名与标注文件名一致且在同一目录下。通常按 8:2 或 9:1 的比例划分训练集和验证集。 从提供的压缩包中安装所需库。运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖,包括 TensorFlow、Keras、Cython、COCO API 等。 修改 train_test.py 和 test_model.py 中的路径,使其指向你的数据集目录,确保 ROOT_DIR 指向数据集根目录,ANNOTATION_DIR 指向标注文件所在目录。在 config.py 中根据硬件资源和训练目标调整学习率、批大小、迭代次数等参数。 运行 train_test.py 开始训练。训练时会加载预训练权重并进行微调,期间会定期保存模型,便于评估和恢复。 使用 test_model.py 或 test.py 对模型进行验证和测试。这些脚本会加载保存的模型权重,将其应用于新图像并生成预测结果。 预测结果为二进制掩模,需进一步处理为可读图像。可借助 COCO API 或自定义脚本将掩模合并到原始图像上,生成可视化结果。 若模型性
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