微信小程序音频功能开发实战

1 下载量 48 浏览量 更新于2024-08-26 收藏 230KB PDF 举报
"微信小程序音频功能开发实践" 在微信小程序中开发音频功能,主要涉及的是如何在小程序环境中实现音频播放、控制以及全局音频管理。本文将详细介绍一个关于在小程序中播放音频课程的需求及其解决方案。 首先,需求分析包括了以下几个关键点: 1. **课程管理**:用户进入特定课程页面后,能够查看所有音频列表,但不会立即自动播放。 2. **音频管理**:在播放页面,用户可以自由选择任一音频进行播放,并且支持自动播放下一首音频。 3. **进度控件**:播放界面应包含进度条,允许用户通过拖动来调整播放进度,同时具备上一首、下一首、暂停和播放的功能。 4. **全局播放**:即使用户离开小程序,音频仍能在微信聊天列表页顶部继续播放。 对于这些需求,开发者需要克服的主要挑战是如何在不同页面间保持音频的连贯性,并自定义播放控件的样式。在微信小程序中,开发者通常会使用`<audio>`组件来处理音频播放,但由于其默认样式和生命周期问题,不适合当前需求。 在深入研究后,开发者选择了`backgroundAudioManager`作为解决方案。`backgroundAudioManager`是微信小程序提供的一种全局唯一的背景音频管理器,它允许音频在后台播放,即使用户离开了小程序页面,音频依然可以持续。以下是`backgroundAudioManager`的一些核心属性和方法: - **duration**:音频的总时长,用于初始化进度条的最大值。 - **currentTime**:当前播放的时间点,用于实时更新进度条的位置。 - **paused**:布尔值,表示音频是否暂停或停止。 - **src**:设置音频源,赋值后会自动开始播放。 - **title**:音频标题,显示在微信聊天列表页顶部。 通过`backgroundAudioManager`,开发者可以自定义播放界面的样式,实现音频的播放、暂停、切换等操作。同时,利用`backgroundAudioManager`的特性,可以确保音频在全局范围内连续播放,满足用户在聊天等其他场景下收听音频的需求。 为了实现课程管理和音频列表展示,开发者需要创建一个数据结构来存储所有的音频信息,并在需要的时候加载到页面上。对于音频列表的点击事件,可以通过绑定`backgroundAudioManager.src`来更换音频源。 此外,进度条的实现则需要监听`backgroundAudioManager`的`onTimeUpdate`事件,根据`currentTime`和`duration`动态更新进度条的显示。上一首和下一首的切换可以通过管理音频数组的索引来完成,而暂停和播放则通过设置`backgroundAudioManager.paused`的值来实现。 微信小程序的`backgroundAudioManager`提供了一种高效且灵活的方式来处理背景音频播放,使得开发者能够构建出符合产品需求的音频课程播放功能。通过合理的数据管理和事件监听,开发者可以构建出用户体验良好的音频播放系统,满足用户的多元化需求。

拼音数据(无声调):a ai an ang ao ba bai ban bang bao bei ben beng bi bian biao bie bin bing bo bu ca cai can cang cao ce cen ceng cha chai chan chang chao che chen cheng chi chong chou chu chua chuai chuan chuang chui chun chuo ci cong cou cu cuan cui cun cuo da dai dan dang dao de den dei deng di dia dian diao die ding diu dong dou du duan dui dun duo e ei en eng er fa fan fang fei fen feng fo fou fu ga gai gan gang gao ge gei gen geng gong gou gu gua guai guan guang gui gun guo ha hai han hang hao he hei hen heng hong hou hu hua huai huan huang hui hun huo ji jia jian jiang jiao jie jin jing jiong jiu ju juan jue jun ka kai kan kang kao ke ken keng kong kou ku kua kuai kuan kuang kui kun kuo la lai lan lang lao le lei leng li lia lian liang liao lie lin ling liu long lou lu lü luan lue lüe lun luo ma mai man mang mao me mei men meng mi mian miao mie min ming miu mo mou mu na nai nan nang nao ne nei nen neng ng ni nian niang niao nie nin ning niu nong nou nu nü nuan nüe nuo nun ou pa pai pan pang pao pei pen peng pi pian piao pie pin ping po pou pu qi qia qian qiang qiao qie qin qing qiong qiu qu quan que qun ran rang rao re ren reng ri rong rou ru ruan rui run ruo sa sai san sang sao se sen seng sha shai shan shang shao she shei shen sheng shi shou shu shua shuai shuan shuang shui shun shuo si song sou su suan sui sun suo ta tai tan tang tao te teng ti tian tiao tie ting tong tou tu tuan tui tun tuo 定义数据集:采用字符模型,因此一个字符为一个样本。每个样本采用one-hot编码。 样本是时间相关的,分别实现序列的随机采样和序列的顺序划分 标签Y与X同形状,但时间超前1 准备数据:一次梯度更新使用的数据形状为:(时间步,Batch,类别数) 实现基本循环神经网络模型 循环单元为nn.RNN或GRU 输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出 隐状态初始值为0 测试前向传播 如果采用顺序划分,需梯度截断 训练:损失函数为平均交叉熵 预测:给定一个前缀,进行单步预测和K步预测

2023-05-26 上传