分布式AI卡拉OK系统：基于鸿蒙跨端技术的多设备协同娱乐方案原创

进修的泡芙

发布于 2025-6-15 10:02

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分布式AI卡拉OK系统：基于鸿蒙跨端技术的多设备协同娱乐方案

系统概述

分布式AI卡拉OK系统利用鸿蒙操作系统的跨设备协同能力，实现手机点歌、电视播放MV、智能手表实时评分的无缝体验。该系统创新性地将音频分析技术与分布式架构相结合，打造沉浸式家庭娱乐场景。

系统架构与核心技术
设备角色分配：

手机：点歌终端，提供交互界面和用户认证

电视：媒体中心，负责MV播放和歌词展示

智能手表：实时采集音频，进行演唱评分
关键技术点：

分布式任务调度

实时音频特征分析（基频检测、节奏匹配）

多设备状态同步

低延迟音频传输

代码实现
分布式服务管理（核心模块）

public class KaraokeDistributedService extends Ability {
private static final String TAG = “KaraokeService”;
private DistributedDataManager dataManager;
private List<DeviceInfo> connectedDevices = new ArrayList<>();

@Override
public void onStart(Intent intent) {
    super.onStart(intent);
    initDistributedEnv();

private void initDistributedEnv() {

    // 初始化分布式能力
    dataManager = DistributedDataManager.getInstance(this);
    
    // 注册设备连接监听
    DeviceManager.registerDeviceConnListener(new DeviceConnectionListener() {
        @Override
        public void onDeviceConnected(DeviceInfo device) {
            connectedDevices.add(device);
            syncDeviceRoles();

@Override

        public void onDeviceDisconnected(DeviceInfo device) {
            connectedDevices.remove(device);

});

    // 注册数据变化监听
    dataManager.registerDataChangeListener(new DataChangeListener() {
        @Override
        public void onDataChanged(String key, String value) {
            handleDistributedEvent(key, value);

});

private void syncDeviceRoles() {

    // 自动分配设备角色（类似游戏中的玩家角色分配）
    for (DeviceInfo device : connectedDevices) {
        String role = assignDeviceRole(device);
        dataManager.putString(device.getDeviceId(), "device_role", role);

}

private String assignDeviceRole(DeviceInfo device) {
    // 根据设备类型分配角色
    switch(device.getDeviceType()) {
        case PHONE: return "controller";
        case TV: return "media_center";
        case WATCH: return "score_calculator";
        default: return "viewer";

}

private void handleDistributedEvent(String key, String value) {
    // 处理各类分布式事件
    if (key.startsWith("song_request_")) {
        handleSongRequest(key.substring(13), value);

else if (key.equals(“real_time_score”)) {

        forwardScoreToTV(value);

}

手机点歌模块

public class SongSelectionAbility extends Ability {
private DistributedDataManager dataManager;

public void onSongSelected(Song song) {
    // 构造歌曲请求数据
    SongRequest request = new SongRequest(
        UserManager.getCurrentUser(),
        song.getId(),
        System.currentTimeMillis()
    );
    
    // 发送到分布式系统
    String json = new Gson().toJson(request);
    dataManager.putString("song_request_" + request.getUserId(), json);
    
    // 本地更新UI
    updateSelectedSongUI(song);

private void updateSelectedSongUI(Song song) {

    getUITaskDispatcher().asyncDispatch(() -> {
        Text songTitle = findComponentById(ResourceTable.Id_song_title);
        Image songCover = findComponentById(ResourceTable.Id_song_cover);
        
        songTitle.setText(song.getName());
        songCover.setPixelMap(song.getCoverResId());
    });

}

// 歌曲请求数据结构
public class SongRequest {
private String userId;
private String songId;
private long timestamp;
// getters & setters

电视媒体中心模块

public class MediaCenterAbility extends Ability {
private MediaPlayer mediaPlayer;
private DistributedDataManager dataManager;

@Override
public void onStart(Intent intent) {
    super.onStart(intent);
    initMediaPlayer();
    initDistributedListener();

private void initDistributedListener() {

    dataManager = DistributedDataManager.getInstance(this);
    dataManager.registerDataChangeListener(new DataChangeListener() {
        @Override
        public void onDataChanged(String key, String value) {
            if (key.startsWith("song_request_")) {
                playSongRequest(value);

else if (key.equals(“real_time_score”)) {

                updateRealTimeScore(value);

}

});

private void playSongRequest(String requestJson) {

    SongRequest request = new Gson().fromJson(requestJson, SongRequest.class);
    Song song = SongDatabase.getSongById(request.getSongId());
    
    // 准备媒体资源
    mediaPlayer.setSource(song.getVideoUri());
    mediaPlayer.prepare();
    
    // 同步歌词显示
    syncLyrics(song.getLyrics());
    
    // 开始播放
    mediaPlayer.play();

private void updateRealTimeScore(String scoreJson) {

    ScoreData score = new Gson().fromJson(scoreJson, ScoreData.class);
    
    getUITaskDispatcher().asyncDispatch(() -> {
        Text scoreText = findComponentById(ResourceTable.Id_score_text);
        ProgressBar scoreBar = findComponentById(ResourceTable.Id_score_bar);
        
        scoreText.setText(String.format("%.1f", score.getScore()));
        scoreBar.setProgress((int)(score.getScore() * 10));
    });

}

手表评分模块

public class ScoreCalculationAbility extends Ability {
private AudioCapturer audioCapturer;
private ScoreCalculator scoreCalculator;
private DistributedDataManager dataManager;

@Override
public void onStart(Intent intent) {
    super.onStart(intent);
    initAudioCapture();
    initScoreCalculator();

private void initAudioCapture() {

    audioCapturer = new AudioCapturer(this);
    audioCapturer.setAudioCaptureCallback(new AudioCaptureCallback() {
        @Override
        public void onAudioCaptured(byte[] audioData) {
            calculateRealTimeScore(audioData);

});

    audioCapturer.start();

private void initScoreCalculator() {

    // 加载预训练的评分模型
    scoreCalculator = new ScoreCalculator(this);
    scoreCalculator.loadModel("pitch_model.hdf5");

private void calculateRealTimeScore(byte[] audioData) {

    // 转换为MFCC特征
    float[] features = AudioProcessor.extractMFCC(audioData);
    
    // 获取当前播放的歌曲信息
    String currentSongId = dataManager.getString("current_song");
    Song song = SongDatabase.getSongById(currentSongId);
    
    // 计算评分（音准、节奏等）
    ScoreResult result = scoreCalculator.calculate(
        features, 
        song.getReferencePitch()
    );
    
    // 同步评分到其他设备
    syncScoreResult(result);

private void syncScoreResult(ScoreResult result) {

    ScoreData scoreData = new ScoreData(
        result.getScore(),
        result.getPitchAccuracy(),
        result.getRhythmAccuracy(),
        System.currentTimeMillis()
    );
    
    String json = new Gson().toJson(scoreData);
    dataManager.putString("real_time_score", json);

}

// 评分数据结构
public class ScoreData {
private float score; // 综合评分(0-100)
private float pitchAccuracy; // 音准匹配度
private float rhythmAccuracy; // 节奏匹配度
private long timestamp;
// getters & setters

关键技术解析
分布式设备管理：

动态识别网络中的鸿蒙设备

自动分配设备角色（类似游戏中的玩家角色分配）

设备状态实时同步
实时音频分析：

  # 音频特征提取示例（Python侧实现）

import librosa
import numpy as np

def extract_features(audio_data, sr=44100):
# 提取MFCC特征
mfcc = librosa.feature.mfcc(
y=audio_data,
sr=sr,
n_mfcc=13
)

   # 提取基频（音高）
   f0 = librosa.yin(
       audio_data, 
       fmin=librosa.note_to_hz('C2'), 
       fmax=librosa.note_to_hz('C7')
   )
   
   # 提取节奏特征
   tempo = librosa.beat.tempo(y=audio_data, sr=sr)[0]
   
   return {
       'mfcc': np.mean(mfcc, axis=1),
       'f0': np.mean(f0[~np.isnan(f0)]),
       'tempo': tempo

评分算法优化：

基于DTW（动态时间规整）算法的音准匹配

节拍跟踪技术的节奏评估

深度学习模型（CNN+LSTM）的综合评分

与游戏昵称同步技术的关联创新
状态同步机制：

借鉴游戏中的玩家状态同步策略，实现多设备播放状态同步

采用类似的分布式数据管理方式保证数据一致性
实时性优化：

  // 类似游戏中的帧同步优化

public void optimizeSyncFrequency() {
// 根据网络状况动态调整同步频率
NetworkState state = NetworkManager.getCurrentState();
int syncInterval = state == NetworkState.GOOD ? 100 : 300;

   // 设置评分数据同步间隔
   dataManager.setSyncInterval("real_time_score", syncInterval);

设备异构处理：

针对不同性能设备采用差异化的处理策略

手机：轻量级UI交互

电视：高质量媒体渲染

手表：精简版特征计算

系统特色功能
多用户合唱模式：

支持多个手机同时接入

实时混合多个音频流

分别计算并显示每个用户的评分
AI修音功能：

  # 基于深度学习的实时音高校正

def auto_tune(pitch, target_note):
# 计算半音差异
semitone_diff = 12 * np.log2(pitch/target_note)

   # 应用修正（保留部分自然波动）
   if abs(semitone_diff) > 0.5:
       corrected = target_note  (2 * (round(semitone_diff)/12))
       return corrected  0.7 + pitch  0.3
   return pitch

社交分享：

演唱结束后生成评分卡

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