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安卓麦克风阵列DOA：Kotlin玩转ReSpeaker声源定位指南

Android

安卓麦克风阵列 DOA 之道：Kotlin 也能玩转声源定位

搞麦克风的新手？别慌，咱都经历过。手里这块 ReSpeaker Mic Array v2.0，带着四个麦克风，还能测声源方向 (DOA)，听着就挺酷！Python API 用起来是顺手，但换到 Kotlin/Android，是不是感觉没这方面的“官方秘籍”？如果你也想在安卓上逮住声音的“小尾巴”，那这篇文章或许能给你点思路。

你可能已经像下面这样，用 MediaRecorder 录上了音：

mediaRecorder = MediaRecorder().apply {
    setAudioSource(MediaRecorder.AudioSource.VOICE_RECOGNITION)
    setOutputFormat(MediaRecorder.OutputFormat.THREE_GPP)
    setOutputFile(audioFilePath)
    setAudioEncoder(MediaRecorder.AudioEncoder.AMR_NB)

    try {
        prepare()
        start()
        Toast.makeText(this@MainActivity, "Grabación iniciada", Toast.LENGTH_SHORT).show()
    } catch (e: Exception) {
        e.printStackTrace()
        Toast.makeText(this@MainActivity, "Error al iniciar la grabación", Toast.LENGTH_SHORT).show()
    }
}

这段代码能录音，没毛病。但它离咱们想要的 DOA 功能，还差着十万八千里呢。

为啥这么难？DOA 实现的坎儿

想在安卓上直接拿到 ReSpeaker 这类麦克风阵列的 DOA 数据，确实有几个绕不开的坎儿：

  1. MediaRecorder 的局限性 ：
    MediaRecorder 是个高度封装的家伙。它帮你打理好了录音的各种琐事，但也把很多底层细节藏起来了。像 MediaRecorder.AudioSource.VOICE_RECOGNITION 这样的音源，通常是经过处理的单声道音频，目的是语音识别，原始的多麦克风数据早就不见了，更别提 DOA 信息了。

  2. 安卓标准 API 的缺失 ：
    安卓系统提供的标准音频 API，比如 AudioRecord，虽然能让你接触到更原始的音频数据流，但并没有一个通用的接口可以直接说：“喂，麦克风，告诉我声音从哪儿来？” DOA 的计算和输出，往往是特定硬件（比如 ReSpeaker）自己内部实现的功能，或者需要通过特殊的驱动程序接口访问。

  3. 硬件依赖性强 ：
    DOA 的计算依赖于多个麦克风捕获到的声音的微小时间差或相位差。ReSpeaker 这类设备内部有专门的处理器和算法来干这事。它通过 Python API 提供的 DOA 功能，很可能是其固件或驱动层面提供的，并非一个普适性的特性。安卓系统本身并不“知道”你的 ReSpeaker 具备这个超能力。

  4. 数据传输方式未知 ：
    即便 ReSpeaker 算出了 DOA，它怎么把这个信息告诉安卓应用呢？是通过标准的 USB 音频符扩展？还是自定义的 HID 报告？或者是某种特定的控制指令？这得看硬件设计。Python API 可能是通过 libusb 或类似的库与设备进行了这种非标准的通讯。

简单说，用标准安卓录音 API 去找 ReSpeaker 的 DOA 功能，有点像缘木求鱼。

动手搞定 DOA：方案大盘点

别灰心！虽然直接调用个函数就拿到 DOA 不太现实，但路子还是有的。下面列举几种可能的方案，各有优劣，你可以根据实际情况选择。

方案一：底层硬刚 AudioRecord + 自行计算 DOA

如果 ReSpeaker 作为 USB 音频设备能够向安卓系统提供原始的多通道音频流，这算是个路子。

  • 原理和作用 ：
    这个法子的核心思路是：用 AudioRecord 读取麦克风阵列中每个麦克风的原始 PCM 音频数据。拿到了多路音频信号后，你就可以在 Kotlin/Java 代码中实现或引入 DOA 估计算法（比如 GCC-PHAT、MUSIC 等）来计算声源方向。

    这相当于把 ReSpeaker Python API 在硬件或驱动层面做的事情，搬到安卓应用层来做（或者说，是 Python API 背后依赖的 C 库做的事情）。

  • 操作步骤和代码示例 ：

    1. 检查多通道支持 ：
      首先，得确认你的 ReSpeaker 麦克风阵列在连接到安卓设备时，是否被识别为一个多通道输入设备。你可以尝试配置 AudioRecord 请求多个声道。

      import android.media.AudioFormat
import android.media.AudioRecord
import android.media.MediaRecorder
import android.os.Build
import android.util.Log

// ...

private var audioRecord: AudioRecord? = null
private val sampleRate = 16000 // ReSpeaker 通常支持 16kHz
// 尝试请求4个声道，对应ReSpeaker的4个麦克风
// 你需要确定ReSpeaker在Android上报的声道配置
// 可能是 CHANNEL_IN_QUAD, CHANNEL_IN_SURROUND, 或特定索引掩码
private val channelConfig = AudioFormat.CHANNEL_IN_QUAD // 举例，实际可能不同
private val audioFormat = AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT
private var bufferSize: Int = 0

fun startReadingRawAudio() {
    bufferSize = AudioRecord.getMinBufferSize(sampleRate, channelConfig, audioFormat)
    if (bufferSize == AudioRecord.ERROR_BAD_VALUE || bufferSize == AudioRecord.ERROR) {
        Log.e("DOA_APP", "无法获取最小缓冲区大小，检查声道配置是否支持")
        // 尝试回退到立体声或单声道看看是否能工作，但这可能无法用于DOA
        // val fallbackChannelConfig = AudioFormat.CHANNEL_IN_STEREO
        // bufferSize = AudioRecord.getMinBufferSize(sampleRate, fallbackChannelConfig, audioFormat)
        // if (bufferSize <= 0) { // ... 错误处理 ... }
        return
    }

    // Android Q (API 29) 之后，可以通过 MicrophoneInfo 获取更多信息
    if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.Q) {
        // 可以用 AudioManager 枚举麦克风，查看其支持的声道数等，但这不直接给DOA
        // val audioManager = getSystemService(Context.AUDIO_SERVICE) as AudioManager
        // val microphones = audioManager.microphones
        // microphones.forEach { micInfo ->
        // Log.d("DOA_APP", "麦克风: ${micInfo.description}, 声道: ${micInfo.channelCount}")
        // }
    }

    // 注意权限 Manifest.permission.RECORD_AUDIO
    audioRecord = AudioRecord(
        MediaRecorder.AudioSource.UNPROCESSED, // 尝试用UNPROCESSED获取更原始数据
                                             // 或 VOICE_RECOGNITION 如果前者失败
        sampleRate,
        channelConfig,
        audioFormat,
        bufferSize
    )

    if (audioRecord?.state != AudioRecord.STATE_INITIALIZED) {
        Log.e("DOA_APP", "AudioRecord 初始化失败")
        return
    }

    audioRecord?.startRecording()
    Log.d("DOA_APP", "AudioRecord 开始读取原始数据")

    // 创建线程读取数据
    Thread {
        val audioBuffer = ShortArray(bufferSize / 2) // 因为是16bit PCM，一个short是2字节
        while (audioRecord?.recordingState == AudioRecord.RECORDSTATE_RECORDING) {
            val shortsRead = audioRecord?.read(audioBuffer, 0, audioBuffer.size) ?: 0
            if (shortsRead > 0) {
                // audioBuffer 里现在是交错的多通道PCM数据
                // 例如，4通道时，数据可能是 [Mic1_Sample1, Mic2_Sample1, Mic3_Sample1, Mic4_Sample1, Mic1_Sample2, ...]
                // 你需要在这里将数据解复用（deinterleave）为单独的声道数据
                // 然后将这些数据喂给你的DOA算法
                // processAudioForDOA(audioBuffer, shortsRead, 4) // 假设4通道
            }
        }
    }.start()
}

fun stopReadingRawAudio() {
    audioRecord?.stop()
    audioRecord?.release()
    audioRecord = null
    Log.d("DOA_APP", "AudioRecord 已停止并释放")
}

// 伪代码：处理音频并计算DOA
// fun processAudioForDOA(interleavedSamples: ShortArray, samplesRead: Int, numChannels: Int) {
//     // 1. 解复用音频数据，分离各个声道
//     val channels = Array(numChannels) { ShortArray(samplesRead / numChannels) }
//     for (i in 0 until samplesRead / numChannels) {
//         for (ch in 0 until numChannels) {
//             channels[ch][i] = interleavedSamples[i * numChannels + ch]
//         }
//     }
//
//     // 2. 将声道数据传递给 DOA 估计算法 (例如 GCC-PHAT)
//     // val angle = YourDOAAlgorithm.calculateDOA(channels[0], channels[1], channels[2], channels[3], sampleRate)
//     // Log.d("DOA_APP", "估算方向: $angle 度")
// }

    2. 实现/引入 DOA 算法 ：
      这部分是难点。你需要找到或自己实现一个 DOA 算法。一些流行的算法有：

      • GCC-PHAT (Generalized Cross-Correlation with Phase Transform) ：计算不同麦克风对之间的时间延迟，然后根据麦克风阵列的几何结构推算方向。相对常用且计算量可接受。
      • MUSIC (Multiple Signal Classification) ：一种子空间方法，精度较高，但计算复杂度也高。
      • Beamforming ：通过加权组合多路麦克风信号，形成一个指向特定方向的“波束”，扫描不同方向以找到信号最强的方向。

      在安卓上从零开始实现这些算法可能会很复杂。可以找找看有没有现成的 Java 或 Kotlin 库，或者考虑使用 JNI/NDK 调用 C/C++ 实现的库 (如 respeakerd 的部分算法代码，如果开源且可移植的话)。

  • 安全建议 ：

    • 别忘了在 AndroidManifest.xml 中请求 android.permission.RECORD_AUDIO 权限，并在运行时动态申请。
    • 使用 MediaRecorder.AudioSource.UNPROCESSED (如果设备支持) 尝试获取未被处理过的原始音频，这对于 DOA 计算很重要。如果不支持，VOICE_RECOGNITION 是备选项，但其信号质量可能不如前者。

  • 进阶使用技巧 ：

    • 声道映射 ：关键是要弄清楚 AudioRecord 提供的多通道数据是如何对应到 ReSpeaker 的物理麦克风的。这可能需要查阅 ReSpeaker 的技术文档或者进行实验。
    • 校准 ：麦克风阵列的精确几何布局（麦克风间距和位置）是 DOA 计算的重要参数。
    • 性能优化 ：DOA 计算可能相当耗费 CPU。考虑将计算放到后台线程，并优化算法实现。对于复杂的算法，NDK 可能是必要的。
    • 回声消除和降噪 ：实际环境中，反射和噪声会严重影响 DOA 精度。预处理音频信号可能有助于提升效果。

    重要提示 ：这种方法的前提是 ReSpeaker 在连接安卓时，会以一个标准的多通道 USB 音频设备出现，并且安卓系统能正确识别并驱动它。有些特殊硬件可能需要特定的驱动或配置才能暴露多通道。

方案二：尝试与设备进行 USB 底层通讯

ReSpeaker 的 Python API 很可能不是通过标准音频接口获取 DOA 的，而是通过 USB 的其他方式（如 HID 报告或自定义的 Vendor Specific 命令）。

  • 原理和作用 ：
    这个方案的思路是，既然 Python API 能拿到 DOA，那它一定知道怎么跟 ReSpeaker 设备“对话”。咱们在安卓上模仿这个“对话”过程。这通常涉及到使用安卓的 USB Host API (android.hardware.usb 包) 直接与 USB 设备进行通信。

    ReSpeaker 的 Python API 可能用到了诸如 pyusb 或 hidapi 这样的库，这些库允许程序发送和接收底层的 USB 控制传输、中断传输或批量传输数据。DOA 信息可能就是通过这些途径获取的。

  • 操作步骤和代码示例 ：

    1. 设备识别与权限获取 ：
      当 ReSpeaker 插入安卓设备时，你的应用需要能够识别它，并请求用户授予访问该 USB 设备的权限。

      import android.app.PendingIntent
import android.content.BroadcastReceiver
import android.content.Context
import android.content.Intent
import android.content.IntentFilter
import android.hardware.usb.UsbDevice
import android.hardware.usb.UsbDeviceConnection
import android.hardware.usb.UsbManager
import android.os.Build
import android.util.Log

// ...
private lateinit var usbManager: UsbManager
private var usbDevice: UsbDevice? = null
private var usbConnection: UsbDeviceConnection? = null
private val ACTION_USB_PERMISSION = "com.example.yourapp.USB_PERMISSION"

fun setupUsbCommunication(context: Context) {
    usbManager = context.getSystemService(Context.USB_SERVICE) as UsbManager

    // 查找 ReSpeaker 设备 (需要知道 Vendor ID 和 Product ID)
    // 例如 ReSpeaker Mic Array v2.0 的 VID=0x2886, PID=0x0007 (示例，请核实)
    val VENDOR_ID = 0x2886
    val PRODUCT_ID = 0x0007

    for (device in usbManager.deviceList.values) {
        if (device.vendorId == VENDOR_ID && device.productId == PRODUCT_ID) {
            usbDevice = device
            break
        }
    }

    if (usbDevice == null) {
        Log.e("DOA_APP_USB", "未找到 ReSpeaker 设备")
        return
    }

    // 请求权限
    val permissionIntent = PendingIntent.getBroadcast(
        context, 0, Intent(ACTION_USB_PERMISSION),
        if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.S) PendingIntent.FLAG_MUTABLE else 0
    )
    val filter = IntentFilter(ACTION_USB_PERMISSION)
    context.registerReceiver(usbReceiver, filter)
    usbManager.requestPermission(usbDevice, permissionIntent)
}

private val usbReceiver = object : BroadcastReceiver() {
    override fun onReceive(context: Context, intent: Intent) {
        if (ACTION_USB_PERMISSION == intent.action) {
            synchronized(this) {
                val device: UsbDevice? = intent.getParcelableExtra(UsbManager.EXTRA_DEVICE)
                if (intent.getBooleanExtra(UsbManager.EXTRA_PERMISSION_GRANTED, false)) {
                    if (device != null && device == usbDevice) {
                        Log.d("DOA_APP_USB", "USB 权限已授予")
                        openUsbDeviceAndReadDOA()
                    }
                } else {
                    Log.e("DOA_APP_USB", "USB 权限被拒绝")
                }
                context.unregisterReceiver(this) // 注销广播，避免内存泄漏
            }
        }
    }
}

fun openUsbDeviceAndReadDOA() {
    if (usbDevice == null || !usbManager.hasPermission(usbDevice)) {
        Log.e("DOA_APP_USB", "无法打开USB设备：无设备或无权限")
        return
    }
    usbConnection = usbManager.openDevice(usbDevice)
    if (usbConnection == null) {
        Log.e("DOA_APP_USB", "打开USB设备失败")
        return
    }

    // 这里是关键：你需要知道 ReSpeaker 如何通过USB传输DOA数据
    // 1. 它可能是通过某个特定的 Interface 和 Endpoint (通常是 Interrupt IN 或 Bulk IN)
    // 2. 它可能是通过 Control Transfer (usbConnection.controlTransfer(...)) 发送特定请求并接收响应
    //
    // 你需要研究 ReSpeaker Python API 的源码，或者它的技术文档/开发者资料，
    // 找出它使用的 USB 请求参数、Endpoint 地址、数据格式等。

    // 示例：假设DOA通过一个中断端点读取
    // val usbInterface = usbDevice?.getInterface(INTERFACE_INDEX) // 假设你知道接口索引
    // val endpoint = usbInterface?.getEndpoint(ENDPOINT_INDEX) // 假设你知道端点索引 (Interrupt IN)
    // usbConnection?.claimInterface(usbInterface, true)
    //
    // Thread {
    //     val buffer = ByteArray(endpoint.maxPacketSize)
    //     while (true) {
    //         val bytesRead = usbConnection?.bulkTransfer(endpoint, buffer, buffer.size, TIMEOUT)
    //         // 或者 interruptTransfer
    //         // val bytesRead = usbConnection?.interruptTransfer(endpoint, buffer, buffer.size, TIMEOUT)
    //         if (bytesRead != null && bytesRead > 0) {
    //             // 解析 buffer 中的数据以获取DOA角度
    //             // val doaAngle = parseDOAFromUsbData(buffer, bytesRead)
    //             // Log.d("DOA_APP_USB", "USB DOA: $doaAngle")
    //         }
    //         // 可能需要 небольшая задержка
    //         Thread.sleep(20) // 例如20ms轮询一次
    //     }
    // }.start()
    Log.i("DOA_APP_USB", "USB设备已连接，等待实现具体的DOA读取逻辑")
}

// 清理
// fun closeUsbCommunication() {
//     usbConnection?.close()
//     usbConnection = null
//     usbDevice = null
// }

    2. 逆向或查找通讯协议 ：
      最难的一步。你需要弄清楚 ReSpeaker 是如何通过 USB 报告 DOA 数据的。

      • 文档 ：首先查看 ReSpeaker 的官方文档、论坛、GitHub 仓库，看有没有关于 USB 通讯协议或 DOA 数据格式的说明。
      • Python API 源码 ：如果 Python API 开源，仔细研究它是如何与设备交互的。它可能会使用 pyusb 发送特定的控制请求 (e.g., dev.ctrl_transfer(bmRequestType, bRequest, wValue, wIndex, data_or_wLength) ) 或者从特定端点读取数据。你需要找到这些参数和数据结构。
      • USB 嗅探 ：在 PC 上运行 Python API 获取 DOA，同时使用 USB 嗅探工具 (如 Wireshark 配合 USBPcap) 捕获 USB 通讯数据。分析这些数据，找出 DOA 信息相关的包。

  • 安全建议 ：

    • USB 通信比较底层，要小心处理。错误的操作可能导致应用崩溃甚至影响 USB 设备。
    • 确保正确声明 USB 功能和权限意图过滤器在 AndroidManifest.xml 中，以便应用在插入设备时能被系统识别。
    • 在不需要 USB 通信时，记得释放接口 (releaseInterface) 和关闭连接 (close)。

  • 进阶使用技巧 ：

    • 理解 USB 符 ：熟悉 USB 设备、配置、接口、端点等概念，有助于你理解设备的能力和通信方式。
    • 异步通讯 ：对于中断传输或需要持续轮询的批量传输，务必在单独的线程中进行，避免阻塞 UI 线程。可以使用安卓的 UsbRequest API 进行异步 I/O 操作，效率更高。
    • 处理设备热插拔 ：你的应用应该能优雅地处理 ReSpeaker 设备的插入和拔出。

方案三：NDK + 原厂 SDK/驱动（如果存在）

如果 ReSpeaker 提供了用于 Linux 的 C/C++ SDK 或驱动源码，并且其中包含了 DOA 功能的实现或接口。

  • 原理和作用 ：
    这个方案是利用安卓的 NDK (Native Development Kit)，将 ReSpeaker 的 C/C++ 代码编译成安卓平台可用的动态链接库 (.so 文件)。然后在 Kotlin/Java 代码中通过 JNI (Java Native Interface) 调用这些原生代码提供的 DOA 功能。

    这有点像“曲线救国”：如果 Python API 背后依赖的是一个 C/C++ 库 (比如很多 Python 库都是 C 库的封装)，那我们尝试直接在安卓上用这个 C/C++ 库。

  • 操作步骤和代码示例 ：

    1. 获取/准备原生代码 ：找到 ReSpeaker 相关的 C/C++ 源码，特别是与 DOA 处理相关的部分。例如，respeakerd 项目 (如果其算法部分可分离)。

    2. 配置 NDK 构建环境 ：在你的 Android Studio 项目中设置 NDK，配置 build.gradle 文件和 CMakeLists.txt (或 Android.mk) 来编译你的 C/C++ 代码。

    3. 编写 JNI 封装 ：创建 JNI 接口，使得 Java/Kotlin 代码可以调用 C/C++ 函数。

      // native-lib.cpp (示例)
#include <jni.h>
#include <string>
// #include "path/to/respeaker_doa_library.h" // 假设你有一个这样的库

extern "C" JNIEXPORT jint JNICALL
Java_com_example_yourapp_NativeD bialgebras_getDOA(
        JNIEnv* env,
        jobject /* this */) {
    // 在这里调用 ReSpeaker 的原生DOA函数
    // int angle = respeaker_calculate_doa_angle(); // 伪代码
    // return angle;
    return 45; // 模拟返回45度
}

      在 Kotlin 中：

      // NativeDoaHelper.kt
object NativeDoaHelper {
    init {
        System.loadLibrary("your-native-lib-name") // 加载 .so 文件
    }
    external fun getDOA(): Int
}

// 在你的Activity或Service中使用
// val angle = NativeDoaHelper.getDOA()
// Log.d("DOA_APP_NDK", "NDK DOA: $angle")

    4. 处理依赖 ：如果 ReSpeaker 的 C/C++ 代码依赖其他库 (比如 libusb, webrtc_vad, libfftw 等)，你也需要将这些依赖交叉编译到安卓平台。

  • 安全建议 ：

    • 原生代码的 Bug 更难调试，且可能导致更严重的稳定性问题 (如段错误)。务必充分测试。
    • 注意内存管理。C/C++ 中手动管理的内存如果在 JNI 交互中处理不当，容易发生内存泄漏。
    • 注意线程安全，如果原生代码被多个 Java 线程调用。

  • 进阶使用技巧 ：

    • CMake ：推荐使用 CMake 来管理 NDK 构建，它比老的 Android.mk 更灵活强大。
    • 交叉编译 ：理解交叉编译的概念对于解决原生库的编译问题至关重要。
    • 预编译库 ：如果 ReSpeaker 提供了预编译的 .a 或 .so 文件 (针对 ARM 等安卓架构)，你可以直接链接它们，而无需编译其源码，能省不少事儿。

方案四：外援登场：服务端处理或外接处理器

如果以上方法都太折腾，或者 ReSpeaker 的 DOA 计算非常依赖其原厂 Linux 环境。

  • 原理和作用 ：
    把 DOA 计算任务交给能运行 Python API 的环境。

    1. 服务端处理 ：安卓应用捕获原始多通道音频（如果方案一可行的话，但只做捕获不做计算），将音频流实时发送到一台服务器 (比如你的电脑，或一台云主机)。服务器上运行 ReSpeaker 的 Python API 脚本，计算出 DOA，再把结果返回给安卓应用。
    2. 外接 companion 处理器 ：使用一个小型 Linux 开发板 (如树莓派) 连接 ReSpeaker。树莓派运行 Python API 获取 DOA，然后通过某种方式 (如蓝牙、Wi-Fi、USB-Serial) 将 DOA 结果发送给安卓设备。

  • 操作步骤和代码示例 ：

    • 服务端处理 ：

      • 安卓端：使用 AudioRecord 捕获音频，通过网络 (如 WebSocket, gRPC,或简单的 TCP/UDP Socket) 发送到服务器。
      • 服务器端：Python 脚本接收音频流，调用 ReSpeaker API 计算 DOA，将结果通过网络发回。
      • 安卓端：接收 DOA 结果。
      # server_doa.py (Python 服务器端伪代码)
# import respeaker_doa_library
# import socket_or_websocket_library
#
# def on_audio_received(audio_data_from_android):
#     doa = respeaker_doa_library.get_direction(audio_data_from_android)
#     send_doa_to_android(doa)
#     print(f"Calculated DOA: {doa}")
#
# # 设置网络监听...

    • 外接处理器 ：

      • 树莓派：连接 ReSpeaker，运行 Python API。将获取到的 DOA 通过蓝牙 SPP (Serial Port Profile)、Wi-Fi (Socket 通信) 或 USB 转串口模块发送出去。
      • 安卓端：实现相应的蓝牙客户端或 Wi-Fi 客户端逻辑，接收来自树莓派的 DOA 数据。
      // Android 蓝牙客户端接收伪代码
// fun setupBluetoothConnectionToPi() {
//     // ... 扫描、配对、连接到树莓派的蓝牙服务 ...
// }
//
// fun onDataReceivedFromPi(data: ByteArray) {
//     val doaAngle = parseDOAFromPiData(data)
//     Log.d("DOA_APP_EXT", "External DOA from Pi: $doaAngle")
// }

  • 安全建议 ：

    • 网络安全 ：如果通过公网传输音频或 DOA 数据，务必使用加密连接 (如 HTTPS, WSS, 或自定义加密)。
    • 数据隐私 ：音频数据是敏感信息，注意合规性。
    • 延迟 ：网络传输会引入延迟，对于实时性要求高的场景可能不适用。

  • 进阶使用技巧 ：

    • 数据压缩 ：在网络传输音频数据前进行压缩 (如 Opus, Speex)，减少带宽占用。
    • 低延迟通信 ：选用 UDP (如果能容忍少量丢包) 或 WebRTC data channels 实现低延迟数据交换。
    • 服务发现 ：在局域网内，可以使用 mDNS/Bonjour 等技术让安卓应用自动发现运行 DOA 服务的树莓派或服务器。

选择哪种方案，取决于你的技术栈熟悉程度、项目对实时性的要求、以及 ReSpeaker 硬件的具体特性。最直接的方法可能是先深入研究 ReSpeaker Python API 是如何与硬件交互的（对应方案二），如果能搞清楚它的 USB 通信协议，那成功的几率会大很多。如果不行，方案一（自行计算）则更具通用性，但算法实现是个挑战。

祝你早日逮住声音的方向！