WP7上使用Silverlight播放音频的四种方法总结

本文对比分析了在Windows Phone 7平台使用Silverlight播放音频流的不同方法,包括MediaElement、Song+MediaPlayer、SoundEffect+SoundEffectInstance、SoundEffect+DynamicSoundEffectInstance,详细阐述了各自的优缺点及适用场景。

最近的项目开发中遇到了这个问题,基本尝试了所有使用Silverlight on WP7来播放音频流的方法,总结了一下它们各自的特点。

  1、MediaElement

  优点:Silverlight自带控件,支持mp3和部分视频格式,方便控制。

  缺点:不支持wav格式,需自行编写解码器(MediaStreamSource)。

  适用场合:前台播放。

  相关代码:无,参考MSDN即可。

  2、Song+MediaPlayer

  优点:小巧轻便,简单易用,支持格式多,可直接从Uri中加载。

  缺点:需启用XNA Framework。

  适用场合:后台播放完整音频。

  相关代码:

song = Song.FromUri("music"new Uri("badapple.mp3", UriKind.Relative));MediaPlayer.Play(song);

 

  3、SoundEffect+SoundEffectInstance

  优点:可同时播放多段音频,支持简单的音效处理。

  缺点:需启用XNA Framework,且仅支持wav文件。

  适用场合:后台播放多音频片段,并需要音效处理。

  相关代码:

soundEffect = SoundEffect.FromStream(stream);
soundEffectInstance = soundEffect.CreateInstance();
soundEffectInstance.Play();

  4、SoundEffect+DynamicSoundEffectInstance

  优点:在3的基础上,DynamicSoundEffectInstance支持buffer机制(BufferNeeded事件和SubmitBuffer方法)。

  缺点:需启用XNA Framework,且仅支持wav文件,另外DynamicSoundEffectInstance的buffer只支持byte[]格式,同时对wav的格式有所要求(参考资料[1])。

  适用场合:后台播放音频片段,并需要支持buffer机制。

  相关代码:懒得写了,请自行研究。

  参考资料:

  [1]MSDN:Audio API Developers Guide

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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