使用DirectSound播放声音,改变Volume和Frequency没任何效果!

ZM 2011-04-15 04:15:23
CreateSoundBuffer的地方:
	DSBUFFERDESC dsbdesc;

// Set up DSBUFFERDESC structure.
memset(&dsbdesc, 0, sizeof(DSBUFFERDESC)); // Zero it out.
dsbdesc.dwSize = sizeof(DSBUFFERDESC);
// Need controls (pan, volume, frequency).
dsbdesc.dwFlags = DSBCAPS_CTRLPAN | DSBCAPS_CTRLVOLUME | DSBCAPS_CTRLFREQUENCY; // assumes that the sound is played often
dsbdesc.dwBufferBytes = pcmwf->nSamplesPerSec * pcmwf->nBlockAlign;;
dsbdesc.lpwfxFormat = pcmwf; // Create buffer.
HRESULT hRes;
if( DS_OK != (hRes = m_lpDirectSound->CreateSoundBuffer(&dsbdesc, &m_pDsb, 0)) ) {
// Failed.
DSError(hRes);
m_pDsb = 0;
return FALSE;
}



改变Volume和Frequency的地方:
	m_pDsb->SetVolume(&dwVol);

m_pDsb->SetFrequency(dwFreq);


大家帮帮忙,先谢了!
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ZM 2011-04-15
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要设置成DSSCL_PRIORITY或者以上级别才行.
[/Quote]
恩,现在已经工作正常了,谢了!
无言猪 2011-04-15
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要设置成DSSCL_PRIORITY或者以上级别才行.
ZM 2011-04-15
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[Quote=引用 1 楼 lostying 的回复:]

SetCooperativeLevel设置的是什么级别? DSSCL_PRIORITY?
[/Quote]
m_lpDirectSound->SetCooperativeLevel(pWnd->GetSafeHwnd(), DSSCL_NORMAL);
设置成normal的,这个要怎么设置?
无言猪 2011-04-15
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SetCooperativeLevel设置的是什么级别? DSSCL_PRIORITY?
内容概要:本文是一份系统性的AI Agent学习教程,涵盖从认知到实战的17个章节,全面讲解了AI Agent的核心知识体系。教程围绕八大核心模块展开:Prompt工程、Workflow工作流、Tool Calling工具调用、Memory记忆系统、RAG与知识库、Planning任务规划、Multi-Agent多智能体以及框架选择。通过理论讲解、案例分析和实战项目(如食品采购系统、内容矩阵、小说工厂),帮助学习者掌握如何设计、构建和部署完整的AI Agent系统。; 适合人群:具备一定AI工具使用经验(如ChatGPT、Claude)的研发人员、产品经理和技术爱好者,希望从AI使用者进阶为AI系统设计者和架构师;特别适合有1-3年工作经验、有志于转型AI Agent开发的从业者。; 使用场景及目标:①理解AI Agent与普通AI的核心区别,掌握其“感知-决策-行动-反思”的闭环工作模式;②系统学习并实践Agent的八大核心能力,特别是Workflow工作流设计这一能力分水岭;③完成从食品采购到多智能体协作的三大实战项目,最终能够独立设计和部署企业级AI Agent应用。; 阅读建议:本教程强调“以项目驱动学习”,建议严格按照“理解本质→掌握Prompt→设计Workflow→实现工具调用→集成记忆与知识→规划任务→多智能体协作”的学习路径进行。务必边学边做,利用配套的12个Skill进行动手实践,并在学习过程中不断对照避坑指南,避免陷入“只学不做”、“过度追求新技术”等常见误区。
随着我国科普教育事业快速发展与公众科学素养需求增长,传统图文展示、静态讲解的展馆科普模式已难以满足青少年对互动性、趣味性和参与感的需求。体感交互通过摄像头实时捕捉人体动作,无需手持控制器即可自然互动,沉浸感与参与感显著优于键鼠操作,为科普体验升级提供新的技术路径。本文设计并实现面向科技馆、展馆场景的体感互动科普教育小游戏系统。 系统利用Kinect捕捉人体骨骼动作,以体感闯关方式完成科普学习与娱乐;将知识点与具象化体感动作深度绑定,实现"边动边学";针对不同年龄段设计难度适配机制,动态调整动作难度与内容深度,兼顾儿童、青少年与成人;并基于多骨骼追踪预留多人互动能力。系统采用Unity 2022.3 LTS与C#,结合Kinect SDK获取骨骼数据,采用UGUI搭建界面,通过JSON数据驱动关卡与知识点配置,整体采用MVC分层架构及单例、状态机、事件驱动等设计模式。 系统按功能划分为五模块:体感识别负责Kinect接入、骨骼获取与姿态捕捉;动作判定负责动作库维护、动作匹配与相似度评估;关卡科普负责关卡流程控制与知识讲解;计分系统负责得分、连击判定与星级评价;UI展示负责主界面、关卡界面与操作引导。测试表明,动作识别准确率达90%以上,判定延迟不超过300毫秒,界面响应不超过200毫秒,关卡加载不超过2秒,连续运行稳定,目标年龄段用户接受度达85%以上。系统实现科普动作深度融合、分年龄段难度自适应、多骨骼多人互动预留与数据驱动关卡框架等创新,为场馆科普互动提供可落地、易扩展方案。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论 第3章 系统需求分析 第4章 系统总体设计 第5章 系统详细设计与实现 第6章 系统测试与分析 第7章 总结与展望 参考文献 附件-实现指南

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