Phonegap开发ACC移动应用实现语音通话功能

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资源摘要信息:"ACC前端:Phonegap构建的ACC移动应用" Phonegap是一个使用HTML、CSS和JavaScript开发移动应用的框架,它允许开发者使用标准的Web技术来构建跨平台的移动应用。在这个场景中,"ACC_frontend"是指一个使用Phonegap技术开发的前端应用,该应用主要是为ACC(可能是某种通讯或客户服务系统)服务的移动前端界面。 从描述中我们知道,该应用的核心功能是在ACC上进行语音通话。语音通话能力表明应用需要集成相关的Web API或者Phonegap的插件来访问移动设备的麦克风和扬声器,从而实现实时的语音交互功能。 【JavaScript标签解析】 JavaScript作为前端开发中不可或缺的技术之一,它的使用说明此项目需要编写交互式的脚本来处理用户的输入、调用后端服务以及执行动态操作。在Phonegap中,JavaScript是连接前端界面与本地设备功能(如摄像头、麦克风等)的桥梁,因为Phonegap通过JavaScript桥接Web技术与原生插件。 【文件名称列表解析】 从提供的文件名称"ACC_frontend-master"可以推断出,该应用可能是一个开源项目,"master"表明这是项目的主分支,它包含了主代码库的最新稳定版本。通常开发者会通过版本控制系统来维护代码,如Git。文件名可能来自GitHub这样的在线代码托管服务平台,开发者可以通过这些平台分享、协作和跟踪应用的开发进度。 详细知识点如下: 1. Phonegap框架介绍: - Phonegap,现称Apache Cordova,是一个开源的移动应用开发框架,允许开发者用HTML、CSS和JavaScript等Web技术来创建原生移动应用。 - 它通过浏览器引擎(如WebKit)将Web应用封装在本地容器中,并利用插件访问移动设备的原生功能。 2. 跨平台移动应用开发: - 跨平台开发指的是创建能够在不同操作系统上运行的应用程序。 - Phonegap通过封装Web应用为本地应用,实现了一次编写,多平台部署的目标。 3. ACC系统和语音通话功能: - ACC可能是一个通信系统或者服务平台,支持语音通话功能。 - 语音通话功能的实现通常需要后端支持,处理语音数据的传输和通信。 - 在前端,开发者需要通过JavaScript和可能的Phonegap插件来实现麦克风的录音和扬声器的播放功能。 4. JavaScript在移动应用中的作用: - JavaScript用于处理用户交互,如触摸事件、页面渲染和动画等。 - 在Phonegap应用中,JavaScript负责调用原生插件,实现如语音通话这样的特定功能。 5. 版本控制与开源项目管理: - Git是一个分布式版本控制系统,广泛用于源代码管理。 - GitHub是一个基于Git的在线托管平台,允许开发者存储代码、管理项目、协作解决问题以及构建软件。 综上所述,"ACC_frontend:Phonegap上用于ACC的移动应用"涉及的技术要点包括使用Phonegap构建跨平台移动应用、集成语音通话功能、以及利用JavaScript作为前端脚本语言。此外,该应用是一个开源项目,托管在GitHub上,并使用Git进行版本控制。通过这些知识点的详细了解,开发者可以更好地理解该项目的技术背景和构建方法。

我想将frontend 也是用volumes,将其映射到/app/frontend目录,在/app/frontend下install以及build,如何实现 docker-compose.yml文件: version: '3' services: frontend: build: context: ./frontend dockerfile: Dockerfile ports: - 8010:80 restart: always backend: build: context: ./backend dockerfile: Dockerfile volumes: - /app/backend:/app environment: - CELERY_BROKER_URL=redis://redis:6379/0 command: python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 ports: - 8011:8000 restart: always celery-worker: build: context: ./backend dockerfile: Dockerfile volumes: - /app/backend:/app environment: - CELERY_BROKER_URL=redis://redis:6379/0 command: celery -A server worker -l info --pool=solo --concurrency=1 depends_on: - redis - backend restart: always celery-beat: build: context: ./backend dockerfile: Dockerfile volumes: - /app/backend:/app environment: - CELERY_BROKER_URL=redis://redis:6379/0 command: celery -A server beat -l info --scheduler django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler depends_on: - redis - backend restart: always redis: image: redis:latest ports: - 6379:6379 restart: always mysql: image: mysql:latest environment: - MYSQL_ROOT_PASSWORD=sacfxSql258147@ ports: - 8016:3306 volumes: - ./mysql:/var/lib/mysql restart: always frontend:dockerfile文件 FROM node:16.18.1 WORKDIR /app/frontend COPY package*.json ./ RUN npm install COPY . . RUN npm run build:prod FROM nginx:latest COPY --from=0 /app/frontend/dist/ /usr/share/nginx/html EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]

2023-07-14 上传

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):

2023-06-13 上传