一个安卓夜间录音应用：整晚监听，只把说梦话的那几十秒和打鼾的时段存下来，其余时间不留任何音频。 识别用的是 YAMNet（AudioSet 521 类声音分类模型），完全跑在手机本地，录音不出设备。
界面遵循 Material 3 / Material You，中英双语，跟随系统浅色/深色。
两级流水线，为的是"整夜开着但不烧电"：
- 能量闸门（每 100 ms，几乎零开销） 持续跟踪房间的本底噪声（向下快、向上慢，所以人声不会把本底抬上去）。 只有当声音比本底高出「触发灵敏度」设定的分贝数时，才唤醒第二级。
- YAMNet 判定（闸门打开时每 300 ms 一次）
把 0.975 秒的音频送进模型，得到 521 类分数，再归并成三组：
- 说话 — Speech / Conversation / Whispering / Babbling / Shout…
- 呓语 — Laughter / Groan / Sigh / Wail, moan / Humming…
- 鼾声 — Snoring / Snort / Breathing / Wheeze…
模型加载失败时不会变聋 —— 自动退回纯音量检测（片段标为「声响」）。
两者的时间尺度差了两个数量级，所以捕获策略不同：
| 说话 / 呓语 | 鼾声 | |
|---|---|---|
| 判定阈值 | 人声判定阈值（默认 0.35） | 鼾声判定阈值（默认 0.30） |
| 多久安静算结束 | 2.5 秒 | 6 秒（呼吸之间本来就有间隔） |
| 单段上限 | 60 秒 | 30 分钟 |
| 保留的音频 | 整段 | 前 10 秒采样 |
一夜鼾声如果全录下来是几百 MB（16 kHz 单声道 ≈ 115 MB/小时），所以鼾声只留开头一小段做样本，
时间轴仍然记录完整时长——记录页显示的是 鼾声 · 76% · 样本 10.0 秒 配右侧真实时长 28:00，
夜晚卡片顶部还会汇总「打鼾 43 分 · 占全夜 10%」。
每段片段会把触发之前的几秒（环形缓冲里的预录）一起存进去，所以不会切掉第一个字。
三个页面，Material 3 组件（NavigationBar / LargeTopAppBar / Card / ListItem / Switch / Slider）：
- 今夜 — 呼吸光环（外环按 8 小时走一圈，刻度是当晚每次检出，鼾声用第三色）、实时音量条与触发线、说话/打鼾/时长三格统计
- 记录 — 按夜晚分组的时间线，鼾声汇总，每段可播放 / 分享 / 删除
- 设置 — 检测、鼾声、录音、外观、存储、系统六组
配色走 M3 色彩角色：说话 = primary，鼾声 = tertiary。 开启「跟随壁纸取色」时两者都来自 Material You 动态取色；关掉则用内置的 Midnight 配色（靛蓝 + 琥珀）。
语言在「设置 → 外观 → 语言」里切，跟随系统 / 简体中文 / English，不用重启应用。
去 Releases 下最新的包，手机上直接点开安装：
| 文件 | 说明 |
|---|---|
murmur-<版本>-arm64.apk |
16 MB，2017 年后的手机基本都是 arm64，优先选它 |
murmur-<版本>-armeabi.apk |
15 MB，更老的 32 位机型 |
murmur-<版本>-universal.apk |
28 MB，认不准架构就装这个，任何机型都能装 |
**只有第一次需要这样装。**装好之后的更新都在应用里完成，见下一节。
装好后第一次点「开始聆听」会要麦克风 + 通知权限，两个都要给 （通知是常驻前台服务的凭据，也是从锁屏直接结束录制的入口）。
务必去「设置 → 系统 → 后台省电限制」把 Murmur 设成不受限制， 否则某些国产 ROM 会在熄屏后掐掉录音。
更新在应用里完成，不用再往手机传文件：设置 → 系统 → 检查更新。 默认也会自己查——每隔几小时最多一次，而且录制期间绝不打扰，可以在同一处关掉。
有新版时弹一个框，写着版本号、更新说明和安装包大小，三个选择：立即更新 / 以后再说 / 跳过此版本。 点更新就下载，下完调系统安装器，确认一下即可。录音和设置原样保留。
第一次更新时系统会多问一句「是否允许 Murmur 安装应用」——这是 Android 对所有自更新应用的要求， 点「去设置」打开开关再退回来，安装会自己接着走，以后不再问。 另外 Play Protect 可能提示「未扫描过此应用」，展开「更多详情」选「不扫描直接安装」即可。
每个 Release 带一个 version.json，GitHub 同时把它挂在一个固定地址上：
https://github.com/RuiquanQiao/murmur/releases/latest/download/version.json
应用只 GET 这一个地址（几百字节），比对里面的 versionCode，再按 Build.SUPPORTED_ABIS
挑出最合身的那个包下载——arm64 手机拿 16 MB 的，认不出来的退回 28 MB 的 universal。
除了这个清单和安装包本身，应用不发任何其他网络请求，录音一如既往不出设备。
新 Release 发布后，
latest/download这个别名大约要 1–2 分钟才指向新标签，属于正常延迟。
⚠️ keystore 丢了就再也没法覆盖安装了。keystore/murmur-release.jks和keystore.properties都在.gitignore里，只存在于本机。 把这两个文件一起复制一份到你放重要资料的地方——网盘、U 盘、密码管理器附件都行。 丢了只能换 applicationId 重新发一个「新应用」，老版本的录音救不回来。
一切都在应用私有目录里，卸载即清空：
files/nights/<nightId>/night.json 会话元数据 + 片段索引
files/nights/<nightId>/clips/<id>.wav 16 kHz 单声道 16-bit PCM
没有数据库 —— 一夜就几条记录，文件夹比半迁移的 schema 更抗崩溃。 默认保留 14 天，可在设置里改成 3/7/30 天或永久。
./gradlew assembleDebug # 调试包
./gradlew assembleRelease # 发布包（release key 签名）
./gradlew connectedAndroidTest # 设备测试，需要已连接的模拟器或真机签名走 keystore.properties（见 keystore.properties.sample）。
文件不存在时 release 构建会回落到 debug key —— 仍然装得上，但没法覆盖安装正式版。
app/build.gradle.kts里把versionCode+1、versionName改掉。versionCode忘了加，谁都不会提示更新——应用和 Android 都只认它。- 把中英文更新说明各写进一个 UTF-8 文本文件，然后：
bash tools/release.sh notes-zh.txt notes-en.txt脚本会构建、按 ABI 改好名、生成 version.json、一并推上 GitHub Releases。
标签已存在时它会拒绝执行——因为同名资产被覆盖后 CDN 会继续吐旧副本好几分钟，
所以永远发新标签，不要复用。
技术栈：Kotlin + Jetpack Compose，Material 3 1.4.0（当前 stable；
Expressive 组件还在 1.5.0-alpha，不适合出正式包），TensorFlow Lite 2.17，minSdk 26 / targetSdk 36。
app/src/androidTest 里的 8 个测试直接把音频喂进 DetectionEngine，绕过麦克风，
覆盖整条「闸门 → YAMNet → 存片段」的链路：
- 模型能从 assets 加载，输出 521 类
- 真实语音片段（
speech_16k_mono.wav）人声分数 > 0.5 - 完整管线对语音产出一条
TALK片段，且 wav 文件非空 - 开启鼾声检测后，真实语音仍归入
TALK而不是SNORE - 说话片段不被截断：
audioMs == durationMs - 白噪声不误判成说话
- 440 Hz 纯音不误判成说话
- 整夜安静不产出任何片段
- MediaPipe
tasks-audio只发 ARM 原生库（没有 x86/x86_64）， 在 x86_64 模拟器上必然UnsatisfiedLinkError。所以这里直接用org.tensorflow:tensorflow-lite， 四个 ABI 都有，也更小。 - XNNPACK（TFLite 2.16 起默认开启）在这张图上会 SIGSEGV，
所以
Interpreter.Options里显式setUseXNNPACK(false)。 参考内核跑一个 0.975 s patch 只要几十毫秒，而检测器最多 3 Hz，完全够用。 - Kotlin 的块注释会嵌套：KDoc 里写
clips/*.wav，那个/*会被当成嵌套注释开头， 整个文件从此解析失败，报错却指向文件末尾。
app/src/main/assets/yamnet.tflite 来自
https://storage.googleapis.com/mediapipe-models/audio_classifier/yamnet/float32/1/yamnet.tflite，
yamnet_labels.txt 是从该文件内嵌的 metadata 里解出来的 yamnet_label_list.txt。