小猿口算跟风版——没想到吧，这也能暴力

前言

“接口也是口，算法也是算”，综合来看就是口算！
看到全网都在炸鱼也忍不住来玩一玩…
参考了大佬的OCR版，试用后发现影响速度的最大卡点并不是识别速度等，而是““由于检测异常导致的等待”。
基于体验几局的感受——输入对了可以极速跳题、答题成功会有提示音，便将思路放到了从音量检测入手。

实现

思路大致几点——
1、输入对了可以极速跳题。
2、答题成功会有提示音。
3、目前没有看到过输入“=”的场景，仅有大于和小于。
基于上述三点，暴力作答所需猜测的情况也只有两种，且作答成功后可快速进行下一题，减少卡顿，理论可行。
因此，尝试不通过ORC识别或其他方式来判断题目作答正确，而是采取“是否曝出了提示音“”来判断是否作答正确。

流程大致为：
1、作答符号为">"。

• 如果有提示音，短停留继续作答。
• 如果没有提示音， 长停留继续作答。
  2、切换作答符号为另一个。
  由此循环往复…

代码

需自行安装虚拟声卡，用于让Python检测声音。

import pyautogui
import time
import numpy as np
import pyaudio
from pynput.mouse import Controller, Button
from pynput.keyboard import Listener, Key

# 初始化鼠标控制器
mouse = Controller()

# 全局变量，控制绘制状态
running = False
prev_volume = 0  # 上一个音量值

def log_message(message):
    """记录日志消息"""
    current_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
    print(f"[{current_time}] {message}")

def draw_symbol(symbol):
    """绘制符号"""
    screen_width, screen_height = pyautogui.size()
    x = int(screen_width * 0.4)  # 水平居中
    y = int(screen_height * 0.7)  # 将 y 坐标设置为屏幕高度的 70%
    duration = 0.03  # 每条线的持续时间
    rect_size = 40  # 控制绘制符号的大小（线条长度的控制）

    if symbol == '>':
        # 绘制 ">" 符号
        mouse.position = (x, y)
        mouse.press(Button.left)
        mouse.move(rect_size, rect_size)  # 右下斜线
        time.sleep(duration)
        mouse.move(-rect_size, rect_size)  # 左下斜线
        time.sleep(duration)
        mouse.release(Button.left)
        log_message("执行了绘制 '>' 符号 操作")

    elif symbol == '<':
        # 绘制 "<" 符号
        mouse.position = (x, y)
        mouse.press(Button.left)
        mouse.move(-rect_size, rect_size)  # 左下斜线
        time.sleep(duration)
        mouse.move(rect_size, rect_size)  # 右下斜线
        time.sleep(duration)
        mouse.release(Button.left)
        log_message("执行了绘制 '<' 符号 操作")

def list_audio_devices():
    """列出可用的音频输入设备"""
    p = pyaudio.PyAudio()
    log_message("可用的音频设备:")
    for i in range(p.get_device_count()):
        info = p.get_device_info_by_index(i)
        log_message(f"设备 {i}: {info['name']} - {'输入' if info['maxInputChannels'] > 0 else '输出'}")
    p.terminate()

def get_supported_sample_rates(device_index):
    """获取指定设备支持的采样率"""
    p = pyaudio.PyAudio()
    device_info = p.get_device_info_by_index(device_index)
    log_message(f"设备 {device_index} ({device_info['name']}) 支持的采样率: {device_info['defaultSampleRate']}")
    p.terminate()
    return int(device_info['defaultSampleRate'])

def detect_system_sound(threshold=1000, device_index=24):  # 使用设备索引 24
    """检测系统声音并返回是否检测到突然增加的声音"""
    global prev_volume  # 声明使用全局变量
    chunk = 1024  # 每次读取的音频块大小
    sample_rate = get_supported_sample_rates(device_index)  # 获取支持的采样率
    p = pyaudio.PyAudio()

    # 打开音频流，确保输入设备是虚拟音频设备
    stream = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1,
                    rate=sample_rate, input=True,
                    frames_per_buffer=chunk, input_device_index=device_index)

    audio_data = stream.read(chunk)
    audio_data_np = np.frombuffer(audio_data, dtype=np.int16)
    volume_norm = np.linalg.norm(audio_data_np) / np.sqrt(chunk)  # 计算音量（RMS）

    stream.stop_stream()
    stream.close()
    p.terminate()

    log_message(f"当前音量：{volume_norm:.2f}")  # 打印当前音量以调试

    # 检测音量的突然增加
    if volume_norm > prev_volume + threshold:
        prev_volume = volume_norm  # 更新上一个音量值
        return True  # 检测到声音突增
    else:
        prev_volume = volume_norm  # 更新上一个音量值
        return False  # 未检测到声音突增

def toggle_running(key):
    """切换运行状态"""
    global running
    if key == Key.enter:  # 当按下 Enter 键时切换状态
        running = not running
        if running:
            log_message("绘图已启动...")
        else:
            log_message("绘图已停止。")

def main():
    global running
    log_message("按 Enter 键启动或停止绘图...")
    i = 0
    # 列出可用的音频设备
    list_audio_devices()

    # 启动键盘监听
    with Listener(on_press=toggle_running) as listener:
        while True:
            if running:
                # 检测声音
                sound_detected = detect_system_sound()

                if sound_detected:
                    log_message("有检测到声音突增！")
                    time.sleep(0.2)  # 如果检测到声音突增，等待 0.2 秒
                else:
                    log_message("未检测到声音突增，等待 1 秒...")
                    time.sleep(0.8)  # 如果未检测到声音，等待 1 秒

                # 绘制 "<" 符号
                if i % 2:
                    draw_symbol('<')
                else:
                    draw_symbol('>')
                i += 1
                # 换行分隔
                log_message("")

            time.sleep(0.1)  # 避免占用过多 CPU 资源

if __name__ == "__main__":
    main()

优化点。

1、由于小猿口算的Bug——即背景音乐无法关闭。导致检测声音突增并不是那么准确。同时吐槽一下，小猿官方没有对用户名违禁进行检测吗？头像+用户名均sex居然可以过审，难以想象。
2、模拟器产生声音 - Python检测到变化，会有一定的延迟。

综合测试来看，感觉可能并不比单纯的暴力快多少，因此此尝试更多的还是——整活。