Unity WebGL Record 由于unitywebgl上不能用Microphone类，所以使用网页接口来实现 关键交互在于调用plugins中的WebGLRecorder.jslib 参考： output中是发布的项目，发布后需要把index.html中加一行[removed][removed] 来引用recorder.js因为WebGLRecorder.jslib中需要用到recorder.js中的代码。 发布运行后点击init来初始化 然后点击start开始录音 点击getData会自动调用stop然后播放录音 如果需要重新录音，需要点击clear 另外本人不知道js中的float数组如何传入unity中，只能用在unity中for循环一个个赋值的笨办法

参考博文：Unity 进阶 之 实现简单的音频可视化封装(包括音频和麦克风) https://blog.csdn.net/u014361280/article/details/120618168 实现原理 1、关键是获取 音频数据的 float[] 数据； 2、可以使用 AudioSource.GetSpectrumData() 获取； 3、也可以使用 AudioSource.clip.GetData() 获取（例如 Microphone 麦克风的 float[] 数据） 4、通过获取的 float[] 数据，动态赋值到物体上，进行可视化显示（这里是动态改变 Image 比例和颜色来动态演示）

使用qt/c++设置获取Windows音量和麦克风,包括静音和取消静音,需要在pro文件LIBS += -lwinmm,或者vs里边引入库winmm.lib.详情:https://blog.csdn.net/yu_20501253/article/details/108235313

大牛17年神作，搞阵列的必看！！！！！！！！！！！！

Microphone包含开始录音，停止录音，播放录音以及录音的保存等。

一阶差分麦克风 差分麦克风 自适应 差分麦克风 自适应 差分麦克风 自适应 差分麦克风 自适应

这是一个使用C#编写的Unity脚本，可以录制麦克风的语音输入，保存成WAV格式的文件。使用说明：首先要有麦克风接入，调成默认输入设备，然后把脚本放在任意一个物体上，接口可以不用配置，都有默认值，运行时点击G是开始录音，H是播放录音，J是保存文件。

这是一个用C#编写的Unity资源包，可以录制麦克风的语音输入，转换成MP3和WAV格式，已经封装成了类，方便大家使用，导入后如果报错，请修改.NET API File => Build Settings => Player Settings => (in Inspector) Other Settings => Optimization => Api Compatibility Level : .Net 2.0 里边有使用说明。也可以直接使用EncodeMP3.convert(clip,filePath,128);将一个指定的 clip转成MP3格式。

《麦克风阵列信号处理技术及其应用》是探讨麦克风阵列在语音信号处理领域中应用的权威书籍，涉及到的技术领域包括语音增强、声源定位和麦克风阵列的应用等方面。麦克风阵列技术主要利用多个麦克风收集声波信号，通过信号处理算法实现对特定声源的增强和定位。这些技术广泛应用于语音通信、智能助手、声学监测、机器人听觉以及多媒体系统中。 我们来了解书中提到的语音增强。语音增强的目的在于提高语音的清晰度，抑制背景噪声。为了达到这一效果，书中可能详细介绍了各种信号处理方法，如谱减法、维纳滤波和自适应滤波算法。谱减法基于对噪声和信号的功率谱进行估计，然后从带噪信号中减去噪声功率谱。维纳滤波器则考虑了信号的频谱特性，以及噪声和语音的相关性，以达到最佳滤波效果。自适应滤波器通过不断调整其系数以适应信号环境的变化，可以有效地从带噪信号中提取纯净的语音信号。 声源定位是指确定声源在空间中的位置。麦克风阵列在这方面具有独特的优势，因为它可以利用多个麦克风的时间差和空间特性进行声源定位。在书中，作者可能解释了到达时间差（TDOA）、到达时间差定位法和波束形成技术。到达时间差定位法是通过计算声波到达不同麦克风的时间差来估计声源位置的。波束形成技术则通过调整各个麦克风接收到的信号的相位差，合成特定方向上的波束，抑制其他方向的干扰，从而增强特定声源的信号。 在声源定位的基础上，书中还可能涉及了阵列信号处理中的一些高级技术，例如自适应波束形成、空间滤波以及更复杂的矩阵运算和信号模型。自适应波束形成方法可以在线调整权重，以适应环境变化，提供更强的抗干扰能力。空间滤波器能够利用信号在空间中的传播特性来分离和滤除干扰信号。 此外，书中还可能会讨论麦克风阵列的硬件组成和软件实现。硬件上包括麦克风的选择、阵列的布局设计以及模拟信号到数字信号的转换。软件实现涉及算法的编程，数据采集和处理，以及最终输出增强或定位后的声音信号。软件部分可能还会涉及一些编程语言和工具箱，如MATLAB或Python，它们广泛用于信号处理算法的原型设计和测试。 对于教材的标签来说，这本书很可能是作为电子信息工程、通信工程、计算机科学等专业的大学教材或者研究生的拓展阅读材料。它为学生和研究人员提供了一个综合的知识框架，涵盖了从基础理论到应用实践的各个方面。 根据书名中提到的作者Michael Brandstein和Darren Ward，他们是在麦克风阵列信号处理领域的知名研究者。Brandstein教授可能主要专注于声源定位、波束形成和空间滤波等领域，而Ward博士则可能在自适应滤波器、信号增强和实时语音处理方面做出了贡献。两位作者通过他们深厚的专业知识和实践经验，将理论与实际应用相结合，为读者呈现了这一领域最前沿的知识。 《麦克风阵列信号处理技术及其应用》是一本全面介绍麦克风阵列信号处理技术和应用的学术书籍，对于希望深入理解和应用麦克风阵列技术的学者和工程师而言，是一本宝贵的参考资料。

该书是一本声学和语音信号处理领域的专著，全面系统地阐述了麦克风阵列的理论和应用。全书共分为十章，涵盖了麦克风阵列信号处理领域中最重要的主题。每章沿着从基本理论到实际应用的脉络进行描述，希冀为读者建立起最重要的基本概念。 [1] 全书各章基本是自含的，可以按需求单独阅读每一章。第1 章介绍麦克风阵列的概念、特点和应用，以及全书组织结构。第2 章阐述了线性最优滤波器，这是麦克风阵列信号处理的基础。第3 章介绍了传统的窄带波束成形技术，引入了宽带波束成形的原理。第4 章介绍如何将线性限制最小方差滤波器（LCMV）用于室内声音环境下的噪声抑制和去混响。第5 章在一个统一的数学框架下，介绍了几种典型的单通道噪声抑制算法在麦克风阵列噪声抑制中的应用。第6 章在单通道和多通道两个方面介绍了频域最优滤波器，侧重帮助读者理解在多通道条件下频域滤波器的工作原理。第7 章从多输入多输出（MIMO）系统的角度介绍了麦克风阵列在信源提取、去混响和干扰抑制等方面的应用。第8 章是第7 章的延续，介绍了如何使用两步策略处理干扰源及混响问题。第9 章介绍了麦克风阵列条件下的波达方向（DOA）和时延估计（TDOA）问题。第10 章对本书中没有涉及的几个问题进行了讨论。本书可以作为通信、信号处理和声学等相关专业研究生的教材或教学参考书，也可供从事相关工作的科研及工程人员参考。 [1]