uni-app 离线语音播报插件需求
uni-app 离线语音播报插件需求
市面上有支持Uniapp的离线语音播报(类似微信、支付宝的收款语音播报)插件吗?
在手机不开机的情况下,能收到语音播报
不开机怎么可能播放。。 你是想说不启动app吧。 如果是播报的内容是固定几款的话,那可以用厂商通知+自定义铃声。
回复 原生插件开发哦: getBackgroundAudioManager用厂商通知+背景音乐,在锁屏状态下只能收到通知,但无法唤醒音乐,请问怎么解决?
Sorry,是在手机锁屏情况下,能收到语音播报。
厂商通知,在锁屏情况下能收到,但APP端无法播放铃声。
你说的自定义铃声是指哪个API?
已实现
可以付费,求解决方案
怎么解决的,付费求解决
请问解决了么?我们也需要这个功能。。
没有呢
回复 AutoManda: 通过非常神奇的方式实现了。。
回复 传说中的腿腿: 来,快分享一下
回复 传说中的腿腿: 可以分享一下吗
老哥有没有解决了,可以付费求思路
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直接uni-push的自定义铃声更适合实现这类逻辑 详情: https://ask.dcloud.net.cn/article/35622 依赖的原生插件(免费):
iOS端:https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=690
Android端:https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=7482
后台离线推送语言播报、xx到账xx元(ios):https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=8452
针对您提出的uni-app离线语音播报插件的需求,以下是一个基本的实现思路和代码示例。由于直接提供完整的离线TTS(文本转语音)插件代码可能较为复杂且涉及版权问题,我将提供一个基于uni-app和第三方离线TTS库的集成示例。请注意,您需要根据具体的离线TTS库进行调整。
实现思路
-
选择离线TTS库:首先选择一个支持离线语音合成的库,如
paddlespeech
(PaddlePaddle的语音处理库,支持离线TTS)或其他开源的离线TTS库。 -
集成TTS库:将选择的TTS库集成到uni-app项目中。由于uni-app主要支持H5、小程序、App等平台,这里以App平台为例进行说明。
-
调用TTS库:在uni-app中调用TTS库进行文本转语音,并通过设备的音频播放接口播放生成的语音。
代码示例
以下是一个简化的代码示例,假设已经成功将paddlespeech
集成到uni-app项目中:
// 在uni-app项目的App.vue或具体页面中引入paddlespeech
import * as paddlespeech from 'paddlespeech'; // 假设已经通过npm安装并配置好
export default {
methods: {
textToSpeech(text) {
// 配置离线TTS参数,这里以paddlespeech为例(具体参数需参考库文档)
const config = {
// 离线模型路径、采样率等配置
modelPath: '/path/to/offline/model',
sampleRate: 16000,
// ...其他配置
};
// 初始化TTS引擎
const ttsEngine = new paddlespeech.TTS(config);
// 进行文本转语音
ttsEngine.synthesize(text).then(audioBuffer => {
// 将生成的音频数据转换为Blob对象
const blob = new Blob([audioBuffer], { type: 'audio/wav' });
// 创建一个URL指向该Blob对象
const url = URL.createObjectURL(blob);
// 使用uni-app的音频播放接口播放语音
const innerAudioContext = uni.createInnerAudioContext();
innerAudioContext.src = url;
innerAudioContext.play();
// 播放完毕后释放URL对象
innerAudioContext.onEnded(() => {
URL.revokeObjectURL(url);
});
}).catch(error => {
console.error('Text to Speech failed:', error);
});
}
}
}
注意事项
- 上述代码是一个简化的示例,实际开发中需要处理更多细节,如错误处理、资源管理等。
paddlespeech
只是一个示例库,具体选择哪个库需要根据您的需求和平台支持情况来决定。- 离线TTS模型通常较大,需要确保您的应用有足够的存储空间来存放这些模型文件。
- 在发布应用前,请确保您已经遵守了所选TTS库的许可协议。