react native spokestack下載 - react native spokestack源代碼下載

反應本地Spokestack

React本地插件使用Spokestack添加語音。這包括語音識別，喚醒和自然語言理解，以及使用Spokestack聲音將文本綜合為語音。

要求

反應天然：0.60.0+
Android ：Android SDK 21+
iOS ：iOS 13+

安裝

使用NPM：

npm install --save react-native-spokestack

或使用紗線：

yarn add react-native-spokestack

然後按照每個平台的說明將React-Native-Spokestack鏈接到您的項目：

iOS安裝

iOS詳細信息

設置部署目標

首先，打開XCode並轉到項目 - >信息以將iOS部署目標設置為13.0或更高。

另外，將部署設置為目標 - >一般 - >部署信息下的13.0。

刪除無效庫搜索路徑

當引入Flipper進行反應本地時，設置了一些庫搜索路徑以供Swift。 React Native Project中的默認搜索路徑存在很長的問題，因為Swift 5.0添加了搜索路徑，該搜索路徑阻止了僅在Swift 5.2或更高版本中使用API的任何其他React本機庫。 spokestack-ios，反應本地spokestack的依賴性使用這些API和Xcode將無法構建。

幸運的是，修復程序非常簡單。轉到您的目標 - >構建設置並蒐索“庫搜索路徑”。

從列表中刪除""$(TOOLCHAIN_DIR)/usr/lib/swift-5.0/$(PLATFORM_NAME)"" 。

編輯podfile

在運行pod install之前，請確保進行以下編輯。

React-Native-Spokestack使用僅在iOS 13+中可用的相對較新的API。將部署目標設置為iOS 13的頂部：

 platform :ios , '13.0'

我們還需要使用use_frameworks!在我們的podfile中，以支持用迅速編寫的依賴項。

 target 'SpokestackExample' do
  use_frameworks!
  #...

目前， use_frameworks!不與Flipper一起使用，因此我們還需要禁用Flipper。卸下豆莢纖維中的任何與腳鉗相關的線條。在React Native 0.63.2+中，它們看起來像這樣：

  # X Remove or comment out these lines X
  # use_flipper!
  # post_install do |installer|
  #   flipper_post_install(installer)
  # end
  # XX

React Native 0.64.0中的錯誤（應固定在0.64.1中）

React Native 0.64.0使用use_frameworks!在他們的豆莢裡。

有關此錯誤的更多信息，請參見Facebook/React-Native＃31149。

要解決此問題，請將以下內容添加到您的podfile：

 # Moves 'Generate Specs' build_phase to be first for FBReactNativeSpec
post_install do | installer |
  installer . pods_project . targets . each do | target |
    if ( target . name &. eql? ( 'FBReactNativeSpec' ) )
      target . build_phases . each do | build_phase |
        if ( build_phase . respond_to? ( :name ) && build_phase . name . eql? ( '[CP-User] Generate Specs' ) )
          target . build_phases . move ( build_phase , 0 )
        end
      end
    end
  end
end

POD安裝

刪除您現有的podfile.lock和pods文件夾，以確保沒有衝突，然後安裝吊艙：

$ npx pod-install

編輯info.plist

將以下內容添加到您的info.plist中以啟用權限。

< key >NSMicrophoneUsageDescription</ key >
< string >This app uses the microphone to hear voice commands</ string >
< key >NSSpeechRecognitionUsageDescription</ key >
< string >This app uses speech recognition to process voice commands</ string >

卸下翻板

弗里普（Flipper）致力於修復其pod for use_frameworks! ，我們必須禁用腳鉗。我們已經從上面的豆莢中刪除了腳依依賴，但是在appdelegate.m中仍然有一些代碼導入flipper。有兩種解決此問題的方法。

您可以禁用Flipper導入，而無需從AppDelegate刪除任何代碼。為此，請在Xcode中打開XCWorkSpace文件。轉到目標，然後構建設置，搜索“ C標誌”，從標誌中刪除-DFB_SONARKIT_ENABLED=1 。
從您的AppDelegate.m中刪除所有與腳鉗相關的代碼。

在我們的示例應用程序中，我們完成了選項1，並保留在Flipper代碼中，以便將來使其在將來工作，並且可以添加回去。

編輯AppDelegate.M

嚮導入添加avfoundation

# import < AVFoundation/AVFoundation.h >

Audiosession類別

設置AudioSession類別。有幾種可行的配置。

以下是適合大多數用例的建議：

- ( BOOL )application:(UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:( NSDictionary *)launchOptions
{
  AVAudioSession *session = [AVAudioSession sharedInstance ];
  [session setCategory: AVAudioSessionCategoryPlayAndRecord
     mode: AVAudioSessionModeDefault
  options: AVAudioSessionCategoryOptionDefaultToSpeaker | AVAudioSessionCategoryOptionAllowAirPlay | AVAudioSessionCategoryOptionAllowBluetoothA2DP | AVAudioSessionCategoryOptionAllowBluetooth
    error: nil ];
  [session setActive: YES error: nil ];

  // ...

Android安裝

Android細節

ASR支持

該示例使用使用系統提供的ASRS（ AndroidSpeechRecognizer和AppleSpeechRecognizer ）。但是，100％的設備無法使用AndroidSpeechRecognizer 。如果您的應用程序支持沒有內置語音識別的設備，請使用配置文件道具將配置profile設置為Spokestack配置文件，以使用profile ASR。

有關更多信息，請參見我們的ASR文檔。

編輯root build.gradle（不是app/build.gradle）

 // ...
  ext {
    // Set the minimum SDK to 24.
    // React Native 0.64+ sets version 21.
    // If you prefer to leave the minimum SDK at 21,
    // another option is to set this to 21, but
    // also set android.enableDexingArtifactTransform=false
    // in your top-level gradle.properties.
    // See https://github.com/google/ExoPlayer/issues/6801#issuecomment-574089568
    minSdkVersion = 24
// ...
  dependencies {
    // Minimium gradle is 3.0.1+
    // The latest React Native already has this
    classpath( " com.android.tools.build:gradle:4.2.1 " )

編輯AndroidManifest.xml

將必要的權限添加到您的AndroidManifest.xml 。第一個權限通常已經存在。使用麥克風需要第二個。

    <!-- For TTS -->
    < uses-permission android : name = " android.permission.INTERNET " />
    <!-- For wakeword and ASR -->
    < uses-permission android : name = " android.permission.RECORD_AUDIO " />
    <!-- For ensuring no downloads happen over cellular, unless forced -->
    < uses-permission android : name = " android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE " />

請求record_audio許可

Record_audio的權限很特別，因為它必須在AndroidManifest.xml中列出，並在運行時要求。有幾種方法可以處理此操作（React-Native-Spokestack並不為您做到這一點）：

建議在入職中添加一個屏幕，以解釋每個平台上使用的權限的需求（iOS上的Android和語音識別）。請查看反應本地驗證以更健壯的方式處理權限。
僅在需要時要求權限，例如用戶在“收聽”按鈕上敲擊時。避免在沒有上下文的情況下徵求許可，也不會解釋為什麼需要許可。換句話說，我們不建議在啟動應用程序發佈時徵得許可。

雖然iOS將自動啟動權限對話框，但您必須在Android中手動執行此操作。

React Native已經為此提供了一個模塊。有關更多信息，請參見React React Native的Persissimensionsandroid。

用法

開始使用Spokestack，或在ASR，NLU和TTS上查看我們的深入教程。另外，請務必查看食譜以解決常見問題的快速解決方案。

example/文件夾中包含一個工作示例應用程序。

 import Spokestack from 'react-native-spokestack'
import { View , Button , Text } from 'react-native'

function App ( ) {
  const [ listening , setListening ] = useState ( false )

  const onActivate = ( ) => setListening ( true )
  const onDeactivate = ( ) => setListening ( false )
  const onRecognize = ( { transcript } ) => console . log ( transcript )

  useEffect ( ( ) => {
    Spokestack . addEventListener ( 'activate' , onActivate )
    Spokestack . addEventListener ( 'deactivate' , onDeactivate )
    Spokestack . addEventListener ( 'recognize' , onRecognize )
    Spokestack . initialize (
      process . env . SPOKESTACK_CLIENT_ID ,
      process . env . SPOKESTACK_CLIENT_SECRET
    )
      // This example starts the Spokestack pipeline immediately,
      // but it could be delayed until after onboarding or other
      // conditions have been met.
      . then ( Spokestack . start )

    return ( ) => {
      Spokestack . removeAllListeners ( )
    }
  } , [ ] )

  return (
    < View >
      < Button onClick = { ( ) => Spokestack . activate ( ) } title = "Listen" />
      < Text > { listening ? 'Listening...' : 'Idle' } </ Text >
    </ View >
  )
}

在您的應用程序包中包括模型文件

要在您的應用中將模型文件包括在本地（而不是從CDN下載），您還需要添加必要的擴展名，以便Babel可以包含這些文件。為此，請編輯您的metro.config.js 。

 const defaults = require ( 'metro-config/src/defaults/defaults' )

module . exports = {
  resolver : {
    assetExts : defaults . assetExts . concat ( [ 'tflite' , 'txt' , 'sjson' ] )
  }
}

然後使用源對象包括模型文件：

 Spokestack . initialize ( clientId , clientSecret , {
  wakeword : {
    filter : require ( './filter.tflite' ) ,
    detect : require ( './detect.tflite' ) ,
    encode : require ( './encode.tflite' )
  } ,
  nlu : {
    model : require ( './nlu.tflite' ) ,
    vocab : require ( './vocab.txt' ) ,
    // Be sure not to use "json" here.
    // We use a different extension (.sjson) so that the file is not
    // immediately parsed as json and instead
    // passes a require source object to Spokestack.
    // The special extension is only necessary for local files.
    metadata : require ( './metadata.sjson' )
  }
} )

這不是必需的。將遠程URL傳遞到相同的配置選項，並且首次調用initialize時將下載和緩存文件。

貢獻

請參閱了解如何為存儲庫和開發工作流程貢獻的貢獻指南。

API文檔

初始化

▸初始化（ clientId ， clientSecret ， config? ）： Promise void

初始化語音管道；所有其他方法都需要。

前2個ARGS是您的Spokestack憑據免費提供的https://spokestack.io。避免在您的應用中進行硬編碼。有幾種方法可以在代碼中包含環境變量。

使用process.env：https：//babeljs.io/docs/en/babel-plugin-transform-inline-enline-envorirnment-variables/

使用git忽略的本地.env文件：https：//github.com/goatandsheep/react-native-dotenv https://github.com/luggit/react-native-config

有關所有可用選項，請參見SpokestackConfig。

example

 import Spokestack from 'react-native-spokestack'

// ...

await Spokestack . initialize ( process . env . CLIENT_ID , process . env . CLIENT_SECRET , {
  pipeline : {
    profile : Spokestack . PipelineProfile . PTT_NATIVE_ASR
  }
} )

參數

姓名	類型
`clientId`	`string`
`clientSecret`	`string`
`config?`	`[SpokestackConfig](#SpokestackConfig)`

Promise void

定義

index.ts：64

破壞

▸銷毀（）： Promise void

破壞語音管道，刪除所有聽眾，並釋放所有資源。這可以在重新定位管道之前調用。一個打電話的好地方是在componentWillUnmount中。

example

 componentWillUnmount ( ) {
  Spokestack . destroy ( )
}

Promise void

定義

index.ts：81

開始

▸start （）： Promise void

開始語音管道。語音管道從deactivate狀態開始。

example

 import Spokestack from 'react-native-spokestack`

// ...

Spokestack . initialize ( process . env . CLIENT_ID , process . env . CLIENT_SECRET )
  . then ( Spokestack . start )

Promise void

定義

index.ts：96

停止

▸停止（）： Promise void

停止語音管道。這有效地停止了ASR，VAD和WAVEWORD。

example

 import Spokestack from 'react-native-spokestack`

// ...

await Spokestack . stop ( )

Promise void

定義

index.ts：110

啟用設定

▸激活（）： Promise void

手動激活語音管道。使用PTT配置文件時，這是必要的。 VAD配置文件也可以激活ASR，而無需調用此方法。

example

 import Spokestack from 'react-native-spokestack`

// ...

< Button title = "Listen" onClick = { ( ) => Spokestack . activate ( ) } />

Promise void

定義

index.ts：126

停用

▸停用（）： Promise void

停用語音管道。如果配置文件包含WakeWord，則管道將返回聆聽whookword。如果VAD處於活動狀態，則管道可以在不調用激活（）的情況下重新激活。

example

 import Spokestack from 'react-native-spokestack`

// ...

< Button title = "Stop listening" onClick = { ( ) => Spokestack . deactivate ( ) } />

Promise void

定義

index.ts：142

合成

▸綜合（ input ， format? ， voice? ）： Promise string

將一些文本綜合為語音返回Promise<string> ，字符串是可播放MPEG的URL。

目前只有一個免費的聲音可用（“演示 - 男性”）。如果您使用Spokestack Maker帳戶創建了自定義語音，則可以更改語音。請參閱https://spokestack.io/pricing#maker。

example

 const url = await Spokestack . synthesize ( 'Hello world' )
play ( url )

參數

姓名	類型
`input`	`string`
`format?`	`[TTSFormat](#TTSFormat)`
`voice?`	`string`

Promise < string >

定義

index.ts：158

說話

▸說話（ input ， format? ， voice? ）： Promise void

將一些文本綜合為語音，然後立即通過默認音頻系統播放音頻。音頻會話的處理可能會變得非常複雜，我們建議使用專注於音頻的RN庫，而不是非常簡單的播放。

目前只有一個免費的聲音可用（“演示 - 男性”）。

example

 await Spokestack . speak ( 'Hello world' )

參數

姓名	類型
`input`	`string`
`format?`	`[TTSFormat](#TTSFormat)`
`voice?`	`string`

Promise void

定義

index.ts：174

分類

▸分類（ utterance ）： Promise SpokestackNLUResult

使用意圖/插槽自然語言理解模型將話語分類為spokestack.initialize（）。有關更多信息，請參見https://www.spokestack.io/docs/concepts/nlu。

example

 const result = await Spokestack . classify ( 'hello' )

// Here's what the result might look like,
// depending on the NLU model
console . log ( result . intent ) // launch

參數

姓名	類型
`utterance`	`string`

Promise SpokestackNLUResult

定義

index.ts：190

靜脈化

▸isInitialized （）： Promise boolean

返回Spokestack是否已初始化

example

 console . log ( `isInitialized: ${ await Spokestack . isInitialized ( ) } ` )

Promise boolean

定義

index.ts：199

ISSTART

▸iSstarted （）： Promise boolean

返回語音管道是否已經開始

example

 console . log ( `isStarted: ${ await Spokestack . isStarted ( ) } ` )

Promise boolean

定義

index.ts：208

被激活

▸ISActivated （）： Promise boolean

返回語音管道當前是否已激活

example

 console . log ( `isActivated: ${ await Spokestack . isActivated ( ) } ` )

Promise boolean

定義

index.ts：217

types.ts：117

接口：spokestacknluslots

可索引

▪[鍵： string ]： SpokestackNLUSlot

types.ts：102

AddeventListener

▸addeventListener （ eventType ， listener ， context? ）： EmitterSubscription

綁定到本機庫發出的任何事件，請參見所有可用事件列表的事件。

example

 useEffect ( ( ) => {
  const listener = Spokestack . addEventListener ( 'recognize' , onRecognize )
  // Unsubsribe by calling remove when components are unmounted
  return ( ) => {
    listener . remove ( )
  }
} , [ ] )

參數

姓名	類型	描述
`eventType`	`string`	我們註冊聽眾的活動的名稱
`listener`	（ `event` ： `any` ）=> `void`	偵聽器功能
`context?`	`Object`	聽眾的背景

EmitterSubscription

定義

index.ts：237

removeEventListener

▸emoveEventListener （ eventType ， listener ）： void

刪除活動聽眾

example

 Spokestack . removeEventListener ( 'recognize' , onRecognize )

參數

姓名	類型	描述
`eventType`	`string`	活動的名稱發射
`listener`	（... `args` ： `any` []）= `any`	發出指定事件時要調用的功能

void

定義

index.ts：253

removeAlllisteners

▸removeAlllisteners （）： void

刪除任何現有的聽眾

example

 Spokestack . removeAllListeners ( )

void

定義

index.ts：265

ttsformat

使用Spokestack TTS時，支持三種格式。原始文本，SSML和語音標記。請參閱https://www.speechmarkdown.org/如果不熟悉語音宣傳。使用SSML或語音標記時，預計IPA。

• SpeechmarkDown = 2

定義

types.ts：73

• SSML = 1

定義

types.ts：72

•文字= 0

定義

types.ts：71

事件

使用addEventListener() ， removeEventListener()和removeAllListeners()添加和刪除事件處理程序。 iOS和Android都可以使用所有事件。

姓名	數據	描述
認出	`{ transcript: string }`	每當能夠成功完成語音識別時，就被解僱。
partial_recognize	`{ transcript: string }`	每當筆錄在語音識別過程中變化時被解僱。
開始	`null`	當語音管道開始時被解僱（開始聆聽WakeWord或啟動VAD）。
停止	`null`	當語音管道停止時被解僱。
啟用設定	`null`	當語音管道通過VAD，WakeWord或調用`.activate()`激活時，被解僱。
停用	`null`	當語音管道停用時被解僱。
玩	`{ playing: boolean }`	當TTS播放啟動和停止時被解僱。請參閱`speak()`函數。
暫停	`null`	由於缺乏識別，當主動管道時間熄滅時被解僱。
痕跡	`{ message: string }`	發射跟踪消息。冗長由`traceLevel`選項確定。
錯誤	`{ error: string }`	當Spokestack發生錯誤時被解僱。

當觸發錯誤事件時，任何現有承諾將被拒絕。

SpokestackConfig

這些是可以傳遞給Spokestack.initialize(_, _, spokestackConfig)的配置選項。 SpokestackConfig中無需選項。

SpokestackConfig具有以下結構：

 interface SpokestackConfig {
  /**
   * This option is only used when remote URLs are passed to fields such as `wakeword.filter`.
   *
   * Set this to true to allow downloading models over cellular.
   * Note that `Spokestack.initialize()` will still reject the promise if
   * models need to be downloaded but there is no network at all.
   *
   * Ideally, the app will include network handling itself and
   * inform the user about file downloads.
   *
   * Default: false
   */
  allowCellularDownloads ?: boolean
  /**
   * Wakeword, Keyword, and NLU model files are cached internally.
   * Set this to true whenever a model is changed
   * during development to refresh the internal model cache.
   *
   * This affects models passed with `require()` as well
   * as models downloaded from remote URLs.
   *
   * Default: true in dev mode, false otherwise
   *
   * **Important:** By default, apps in production will
   * cache models to avoid downloading them every time
   * the app is launched. The side-effect of this optimization
   * is that if models change on the CDN, apps will
   * not pick up those changes–unless the app were reinstalled.
   * We think this is a fair trade-off, but set this to `true`
   * if you prefer to download the models every time the app
   * is launched.
   */
  refreshModels ?: boolean
  /**
   * This controls the log level for the underlying native
   * iOS and Android libraries.
   * Also add a `"trace"` event listener to get trace events.
   * See the TraceLevel enum for values.
   */
  traceLevel ?: TraceLevel
  /**
   * Most of these options are advanced aside from "profile"
   */
  pipeline ?: PipelineConfig
  /** Only needed if using Spokestack.classify */
  nlu ?: NLUConfig
  /**
   * Only required for wakeword
   * Most options are advanced aside from
   * filter, encode, and decode for specifying config files.
   */
  wakeword ?: WakewordConfig
  /**
   * Only required for the keyword recognizer
   * Most options are advanced aside from
   * filter, encode, decode, metadata, and classes.
   */
  keyword ?: KeywordConfig
}

Tracelevel

顯示較低數字的日誌記錄數量意味著更多的日誌。

•調試= 10

定義

types.ts：58

•信息= 30

定義

types.ts：60

•無= 100

定義

types.ts：61

types.ts：35

• Optional配置文件： PipelineProfile

配置文件是管道階段的常見配置集合。

如果未明確設置配置文件，則Spokestack根據傳遞給Spokestack.initialize()配置確定明智的默認配置文件：

如果設置了Wakeword配置文件（未關鍵字配置），則將默認設置為TFLITE_WAKEWORD_NATIVE_ASR 。

如果設置了關鍵字配置文件（並且不是WakeWord Config），則默認值將設置為VAD_KEYWORD_ASR 。

如果設置了WakeWord和關鍵字配置文件，則將默認設置為TFLITE_WAKEWORD_KEYWORD 。

否則，默認值為PTT_NATIVE_ASR 。

定義

types.ts：139

採樣

• Optional採樣： number

音頻採樣率，Hz

定義

types.ts：143

vadfalldelay

• Optional VadfallDelay ： number

types.ts：175

NLU配置

元數據

•元數據： string | number

NLU元數據的JSON文件。如果指定，也需要模型和詞彙。

該字段接受兩種值類型。

一個代表遠程URL的字符串從中下載和緩存文件（大概是來自CDN）。
由require或import的源對象（例如metadata: require('./metadata.sjson') ）。

重要的是：當使用或導入require或import時，用於本地元數據JSON文件（ .sjson ）的特殊擴展名，以便在包含時不會解析該文件，而是將其作為源對象導入。這使得該文件是由基礎本機庫讀取和解析的。

定義

types.ts：223

模型

•型號： string | number

NLU TensorFlow-Lite模型。如果指定，也需要元數據和詞彙。

該字段接受兩種值類型。

一個代表遠程URL的字符串從中下載和緩存文件（大概是來自CDN）。
由require或import的源對象（例如model: require('./nlu.tflite') ）

定義

types.ts：211

詞彙

•詞彙： string | number

包含NLU詞彙的TXT文件。如果指定，也需要模型和元數據。

該字段接受兩種值類型。

一個代表遠程URL的字符串從中下載和緩存文件（大概是來自CDN）。
由require或import檢索的源對象（例如vocab: require('./vocab.txt') ）

定義

types.ts：231

inputlength

• Optional輸入長度： number

定義

types.ts：244

Wakeword配置

探測

•檢測： string | number

“檢測” TensorFlow-Lite模型。如果指定，也需要過濾和編碼。

該字段接受兩種值類型。

一個代表遠程URL的字符串從中下載和緩存文件（大概是來自CDN）。
由require或import檢索的源對象（例如detect: require('./detect.tflite') ）

編碼模型用於在MEL框架上執行每個自回歸步驟；它的輸入應形成[Mel-Length，Mel寬度]及其輸出[Encode-Width]，並具有附加的狀態輸入/輸出形狀[州寬度]

定義

types.ts：272

編碼

•編碼： string | number

“編碼” TensorFlow-Lite模型。如果指定，也需要過濾和檢測。

該字段接受兩種值類型。

一個代表遠程URL的字符串從中下載和緩存文件（大概是來自CDN）。
由require或import的源對象（例如encode: require('./encode.tflite') ）

它的輸入應形成[編碼長度，encode寬度]，並將其輸出

定義

types.ts：283

篩選

•過濾器： string | number

“濾波器” TensorFlow-Lite模型。如果指定，也需要檢測和編碼。

該字段接受兩種值類型。

一個代表遠程URL的字符串從中下載和緩存文件（大概是來自CDN）。
由require或import的源對象（例如filter: require('./filter.tflite') ）

“檢測” TensorFlow-Lite模型。如果指定，也需要過濾和編碼。

該字段接受兩種值類型。

一個代表遠程URL的字符串從中下載和緩存文件（大概是來自CDN）。
由require或import檢索的源對象（例如detect: require('./detect.tflite') ）

編碼模型用於在MEL框架上執行每個自回歸步驟；它的輸入應形成[Mel-Length，Mel寬度]及其輸出[Encode-Width]，並具有附加的狀態輸入/輸出形狀[州寬度]

定義

types.ts：272

編碼

•編碼： string | number

“編碼” TensorFlow-Lite模型。如果指定，也需要過濾和檢測。

該字段接受兩種值類型。

一個代表遠程URL的字符串從中下載和緩存文件（大概是來自CDN）。
由require或import的源對象（例如encode: require('./encode.tflite') ）

它的輸入應形成[編碼長度，encode寬度]，並將其輸出

定義

types.ts：283

篩選

•過濾器： string | number

“濾波器” TensorFlow-Lite模型。如果指定，也需要檢測和編碼。

該字段接受兩種值類型。

一個代表遠程URL的字符串從中下載和緩存文件（大概是來自CDN）。
由require或import的源對象（例如filter: require('./filter.tflite') ）

濾波器模型用於從線性STFT計算MEL頻譜圖；它的輸入應形成[FFT寬度]，其輸出[MEL WIDTH]

定義

types.ts：260

需要metadata或classes ，它們是相互排斥的。

元數據

•元數據： string | number

關鍵字元數據的JSON文件。如果未指定keyword.classes 。

該字段接受兩種值類型。

一個代表遠程URL的字符串從中下載和緩存文件（大概是來自CDN）。
由require或import的源對象（例如metadata: require('./metadata.sjson') ）。

定義

types.ts：424

課程

•類： string | string []

• Optional fftWindowType ： string

Apache-2.0

版權2021 Spokestack

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