[大妈吐糟] 虾米音乐的系列猜想

本文详细记录了一位资深音乐爱好者在使用虾米音乐应用时遇到的一系列问题,包括播放顺序混乱、下载与播放冲突、专辑封面丢失、批量操作困难等。作者提出了解决方案,如直接使用用户上传的音乐文件表、优化元数据处理和多线程处理下载等功能,以提升用户体验。

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背景

习惯泛听的专辑顺序强迫症重症患者!

  • 喜欢复合类型的音乐,追踪创作型音乐人/团队
  • 只听专辑,而且一定要按顺序来听
  • 习惯根据当前心态快速形成有针对性的播放列表

音乐历史:

  • 从有条件配置录音机开始
  • 上百盒带,几百CD,MP3CD
  • 硬盘常备 30G+ APC
  • 以往移动音乐习惯:

    • iOS 用 podcast 下载有关频道的音乐
    • Android 用自行上传的音乐,以 类别/音乐人/专辑 为目录形式组织
    • 用内置播放器以目录为线索播放
    • 管理/播放 流程继续电脑中 cmus 的习惯
  • 为制作 大小丸子:"情人节快乐;-)" 才知道 xiami

    • 变成移动音乐主力陪伴平台
    • 下载过 900+ 专辑
    • 播放 20000+ 首音乐

现象

实际上定心使用 xiami 音乐应用,也经过了很长时间的折腾:

  • 从 Play 市场上安装了所有高分音乐播放器, 没有一个超过 winamp 的尿性
  • 从 碗豆茄 下载安装了所有高分音乐应用, 发现都一个尿性:

    • 在播放界面中没有当前播放列表的快速入口
    • 播放清单界面没有专辑封面缩图
    • 无法从当前播放快速进入 专辑/艺人/相关艺人 页面,并进行快速下载
    • 只有乱序播放,没有顺序播放的快捷方式
    • ...
  • 相比下来,只有 xiami 还能忍受
  • 但是,当本地音乐 下载3000+音乐, 艺人超过5屏,专辑超过100时
  • 各种杯具开始了:

    • 下载/播放/删除 同时进行时,闪退
    • 任何界面中,批量删除时,闪退, 恢复时总是删不干净
    • 经常专辑/艺人封面丢失, 一片空白无法要求强行同步/重新下载
    • 批量操作,经常定住,无反应
    • 每次启动,进入本地音乐界面时,有一定比例闪退
    • 每次启动进入本地音乐时, 每次都要消耗几十秒重新加载
    • ...

问题

基本上,俺对手机上的音乐品质已经不报希望了,
只要求:

  • 可以快速选中想听的艺人
  • 能快速追加其它下载的指定艺人所有专辑到当前播放清单中
  • 快速按照下载的专辑以及专辑内顺序依次播放

但是,以上三个基本需求,无一能在当前已知所有移动播放器中作到:

  • 选择艺人, 只有 Google Play音乐 基本作到舒心了:

    • 150205-gplayer-lib.png(PNG 图像,370x489 像素)
    • 点击进入 我的乐库 优先进入 音乐人, 而不是 其它 tab
    • 所有卡片用的是现有专辑的拼贴
    • 杯具的是, 从本地导入音乐的过程,以及目录 是无法控制的
    • 如果通过其它应用删除了相关音乐, GPlayer 是不知道何时能更新的
  • 快速根据需要组合出当前播放清单, 没有应用能满足:

    • 多数强行要求创建 播放列表/精华 没有7次以上的操作不可能完成
    • xiami 还限定只能有 50 首音乐的上限制
    • 这就很杯具了: 俺播放本地的音乐,为毛要限制俺的 playlist 长度?!
  • 按照一张专辑接一张专辑,音乐依从专辑原有顺序播放

    • 这应该是最吻合音乐人当初创意的音乐收听顺序了
    • 但是,这竟然成为所有 音乐类应用 最不愿意实现的功能?!
    • 为什么呢?! 细思恐极....

分析

MP3 meta信息

参考:

从 mpeg-1 时代开始, 音乐文件中就已经能包含完备的专辑/艺人/播放顺序 的信息!

但是!

xiami 也好,其它音乐应用也好, 走的都是 ucg 模式,以便避开版权纠纷;

  • 这就导致各家音乐库中的音乐文件本身 meta 信息混乱/不全
  • 进一步的,为了避免在移动设备上进行大量的目录操作, 大家都将下载文件放在一个目录中
  • 更加可悲的, 为了快速开发使用 SQLite 来管理所有音乐 meta 信息
  • 综上, 导致了:

    • 无法合理的触发 下载/meta提取/刷新/使用 时机
    • 人为形成多重等待
    • 并在错误的信息基础上,几乎无法进行合理的控制识别
  • 最终形成类似情景:

    • 150205-xiami-local-chaos.jpg(JPEG 图像,720x1280 像素) - 缩放 (59%)
    • 根据音乐人信息, 从专辑列表,下载多个专辑后
    • 在音乐人界面, 看到的就是这种专辑顺序混杂的情景
    • 实际播放时,可以想象是多么难受的事儿
  • xiami 中还有一个诡异的现象是:

    • 即使相关专辑都下载到了本地
    • 但是,在一个专辑播放过程中
    • 动态的从其它本地专辑界面,点击加入当前播放列表后
    • 当播放追加专辑音乐时, xiami 不从本地播放,而是无视音乐已经下载的状态,尝试从网络中下载播放!
    • 这得是什么样的脑洞经理,才作的出这种产品决策呢...

建议

  • 基于用户上传的音乐文件表直接使用:

    • 根据官方的信息, 在服务端统一刷一下 meta 信息吧
    • 并将相关 meta 信息,独立保存一下
    • 在其它用户下载音乐文件的同时, 直接向客户端 push 对应的meta 信息, 就别生从本地文件中再遍历读取了吧
  • 下载/管理/播放, 用多线程/进程来处理吧

    • 最简单的,别将 meta 信息和其它控制信息放在同一 DB 中哪
  • SQLite 这货就是单用户单线程最轻量级DB

    • 对于这种专辑信息,又不涉及交叉关系索引
    • 就是用个内存 KV 效率也比用 SQL 高哪

总之, 亲, 大家喜欢 xiami 的音乐库, 努磨 SD 卡拼命下载了几千音乐到本地了

就让俺们愉快的自由播放 ,不好嘛?!

进展

### YOLOv5 推理示例:场景中的“大妈” YOLOv5 是一种高效的实时目标检测框架,能够快速识别图像或视频流中的对象。以下是基于 PyTorch 的 YOLOv5 推理流程以及如何将其应用于特定场景(如“大妈”相关场景)的详细说明。 #### 使用 PyTorch Hub 进行推理 通过 PyTorch Hub 加载预训练模型并执行推理是一种简单快捷的方式。以下是一个完整的代码示例: ```python import torch # 加载预训练模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 或者选择其他版本如 yolov5m, yolov5l, yolov5x # 设置输入图片路径 img = 'dama_scene.jpg' # 替换为实际包含“大妈”的图片文件名 # 执行推理 results = model(img) # 输出结果 results.print() # 显示检测到的对象及其置信度分数 ``` 上述代码加载了一个小型预训练模型 `yolov5s` 并对其指定的一张图片进行了推理[^1]。如果需要处理更复杂的场景,“大妈”相关的图片可以替换为实际拍摄的照片或其他数据源。 --- #### 使用 `detect.py` 脚本进行推理 对于更加灵活的需求,可以通过运行官方脚本 `detect.py` 来实现自定义设置。下面是一些常用的命令行参数配置方式: ```bash python detect.py --weights yolov5s.pt \ --source dama_video.mp4 \ # 输入视频文件,也可以是摄像头编号 (e.g., 0 表示默认摄像头) --conf-thres 0.25 # 置信阈值,默认为 0.25 --iou-thres 0.45 # IOU 阈值,默认为 0.45 --save-txt # 将检测框坐标保存至 txt 文件 --project output/dama # 自定义输出目录名称 ``` 此方法允许用户调整更多超参数来优化针对“大妈”场景的目标检测效果[^3]。例如,降低置信阈值 (`--conf-thres`) 可能有助于捕捉低质量图像中的细节;而提高 IOU 阈值则会减少冗余边界框的数量。 --- #### 模型转换与部署 为了适应不同硬件平台上的高效推理需求,还可以将原始 PyTorch 模型导出为 ONNX 或 TorchScript 格式的轻量化版本。这一步骤通常用于嵌入式设备或移动端应用开发中。 ```python # 导出为 ONNX 格式 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt') dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 定义虚拟输入尺寸 torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov5_onnx_model.onnx", opset_version=12) ``` 完成以上操作后即可获得适配性强的小体积模型文件[^2],便于后续集成到各种环境中去分析诸如“大妈跳舞”之类的动态画面内容。 --- ### 总结 无论是借助 PyTorch Hub 实现即时演示还是利用 `detect.py` 提供高度可定制化的解决方案,亦或是考虑长期维护成本时采用跨平台兼容性更好的简化版架构形式,YOLOv5 均展现了卓越性能表现力。希望这些信息可以帮助您更好地理解该技术原理及其应用场景下的实践技巧!
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