audio_callback

时间: 2023-12-28 11:05:59 浏览: 26
根据提供的引用内容,sdl_audio_callback()函数是一个静态函数,它有三个参数:opaque、stream和len。函数的定义如下: ```c static void sdl_audio_callback(void *opaque, Uint8 *stream, int len) ``` 其中,opaque是一个指向不透明数据的指针,stream是一个指向音频数据缓冲区的指针,len是音频数据缓冲区的长度。 根据第二个引用,SDL线程在还剩下audio_hw_buf_size长度的数据时就会调用sdl_audio_callback()函数来获取数据,而不是等到没有音频数据可播放时才调用。 因此,sdl_audio_callback()函数是用于获取音频数据的回调函数,它在SDL线程需要音频数据时被调用。
相关问题

audio_recorder_callback使用示例

这里提供一个简单的示例,展示如何使用`audio_recorder_callback`参数。 假设我们有一个名为`my_callback`的函数,它需要一个文件名作为参数,然后在该文件中执行一些操作。我们可以像下面这样使用`audio_recorder_callback`参数: ```python from vosk import Model, KaldiRecognizer import pyaudio model = Model("model") rec = KaldiRecognizer(model, 16000) def my_callback(filename): # 在这里执行一些操作,比如读取文件中的语音数据并进行处理 with open(filename, "rb") as f: data = f.read() # 执行一些处理操作 # 创建一个PyAudio对象 p = pyaudio.PyAudio() # 打开麦克风并开始录制 stream = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000, input=True, frames_per_buffer=8000) # 设置关键字 keywords = ["hello", "world"] # 开始识别 while True: data = stream.read(4000) if rec.AcceptWaveform(data): # 检查是否识别到了关键字 result = rec.Result() for keyword in keywords: if keyword in result: # 识别到了关键字,调用回调函数并传递文件名 my_callback(rec.PartialResult()) else: rec.PartialResult() ``` 在上面的示例中,我们首先定义了一个名为`my_callback`的函数,它需要一个文件名作为参数。该函数将在记录短语后被调用,在该文件中执行一些操作。 然后,我们通过`pyaudio`库创建了一个PyAudio对象,并打开了麦克风以开始录制。 接下来,我们设置了关键字,并使用`KaldiRecognizer`对象开始识别录制的语音。每次识别到一个短语,我们检查是否包含任何关键字。如果找到了关键字,我们就调用`my_callback`函数,并将记录短语的文件名作为参数传递给它。 这样,我们就可以在关键字被识别后执行自己的操作。

Exception ignored from cffi callback <function _StreamBase._init_.<locals>.callback_ptr at 0x0000023B1852D4C0>: Traceback (most recent call last): Eie "C:\Users\admin\Desktop\rvc\RVC-beta-v2-0528\runtime\lib(site-packa ges(sounddevice.py", line 886, in callback_ptr return _wrap_callback( Eie "C:\Users)admin\Desktop\rvc\RVC-beta-v2-0528\runtime\lib(site-packa ges\sounddevice.py", line 2687, in _wrap_callback callback(*args) File "<frozen temp>", line 513, in audio_callback File "<frozen temp>", line 193, in infer File "traceback.py", line 163, in print_exc File "traceback.py", line 105, in print_exception OSError:[WinError 6]句柄无效。

这段错误信息是关于 Python 的 sounddevice 库的一个回调函数的异常被忽略了。具体地说,这个回调函数在处理音频数据时出现了异常,导致程序抛出了一个 OSError。这个错误可能是由于句柄无效引起的。如果你想解决这个问题,可以尝试检查所使用的句柄是否有效,或者查看是否有其他异常情况导致回调函数出错。

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class HotwordDetector(object): """ Snowboy decoder to detect whether a keyword specified by decoder_model exists in a microphone input stream. :param decoder_model: decoder model file path, a string or a list of strings :param resource: resource file path. :param sensitivity: decoder sensitivity, a float of a list of floats. The bigger the value, the more senstive the decoder. If an empty list is provided, then the default sensitivity in the model will be used. :param audio_gain: multiply input volume by this factor. :param apply_frontend: applies the frontend processing algorithm if True. """ def __init__(self, decoder_model, resource=RESOURCE_FILE, sensitivity=[], audio_gain=1, apply_frontend=False): tm = type(decoder_model) ts = type(sensitivity) if tm is not list: decoder_model = [decoder_model] if ts is not list: sensitivity = [sensitivity] model_str = ",".join(decoder_model) self.detector = snowboydetect.SnowboyDetect( resource_filename=resource.encode(), model_str=model_str.encode()) self.detector.SetAudioGain(audio_gain) self.detector.ApplyFrontend(apply_frontend) self.num_hotwords = self.detector.NumHotwords() if len(decoder_model) > 1 and len(sensitivity) == 1: sensitivity = sensitivity * self.num_hotwords if len(sensitivity) != 0: assert self.num_hotwords == len(sensitivity), \ "number of hotwords in decoder_model (%d) and sensitivity " \ "(%d) does not match" % (self.num_hotwords, len(sensitivity)) sensitivity_str = ",".join([str(t) for t in sensitivity]) if len(sensitivity) != 0: self.detector.SetSensitivity(sensitivity_str.encode()) self.ring_buffer = RingBuffer( self.detector.NumChannels() * self.detector.SampleRate() * 5) def start(self, detected_callback=play_audio_file, interrupt_check=lambda: False, sleep_time=0.03, audio_recorder_callback=None, silent_count_threshold=15, recording_timeout=100):

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