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文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。
前言
借助于基于 Fluent Design 设计语言和对 Win32 API 极强支持性的 WinUI 3 框架，BetterLyrics 的开发之路显得充满乐趣而不乏味。
自项目新建文件夹以来已过去 2 个月。过去的一个月，把软件发布到应用商店、收集用户的反馈建议、迭代数个版本，到今天终于有了一个较为完善的成品，现在终于有空闲下心来，分享一下这个我自己做的开源软件和一些开发相关的内容吧。
软件简述
这是一款沉浸式歌词显示软件，支持捕获当前播放器（如系统播放器、QQ 音乐、酷狗音乐、Spotify、Apple Music 等）播放的音乐信息并实时从本地（本地 lrc、eslrc、ttml 文件）或联网（QQ音乐歌词源、网易歌词源、酷狗歌词源、LrcLib、amll-ttml-db）检索歌词并辅以沉浸式体验、流畅动画展示给用户。
觉得好用请点个 star 支持开发者~
（当前最新版本正在应用商店审核中，若要体验最新版请在 GitHub release 页面中的谷歌云盘链接下载体验，安装方法及更多信息请参见 README）
软件截图
不过，在分享之前还是先把截图放出来，不然大家看到满满一屏文字说不定就划走了。
标准模式
这就是软件的主界面了，可以看到默认状态下无多余元素，只有专辑图片、歌曲名、歌手名、歌词（和翻译）
停靠模式
背景、歌词颜色会自适应当前窗口背景、动态更换
桌面模式
同样的思路，亮色背景下文字为暗色
而暗色背景下文字为亮色
设置界面
开发背景、动机与展望
Windows 上的歌词显示/本地播放器软件现在也不算缺乏，相信大家都知道 Lyricify 这一系列的软件，还有 Salt Player。这两个软件的效果当然很不错，但是他们有各自的局限性：Lyricify 4 仅支持 Spotify，Lyricify Lite 仅有灵动岛、桌面歌词两种模式；Salt Player for Windows 主要是针对播放器，歌词方面较为平滑稳重。
本软件的开发借鉴了这两款软件的界面（当然，不涉及代码，因为这两款软件均为闭源软件），除此之外还参考了 BetterNCM 的 refined-now-playing-netease 插件，停靠模式设计实现灵感来自 MyToolBar。
未来开发展望是做成本地播放器（本地文件夹+局域网/NAS扫曲），开发期限不确定，看之后的时间分配了。
重要部分实现
歌词显示软件，顾名思义，怎么显示/渲染歌词就是重头戏。
歌词绘制
最初开发的时候选择的是构建一个 TextBlock 的 List（现在看来这个想法很傻），但随着动画需求的增加、动画复杂度的堆叠，依靠控件实现的效果并不好。
于是开始搜怎么优化性能，搜着搜着发现了一片博文【Win2D 中的游戏循环：CanvasAnimatedControl】，再顺着 Win2D 的文档看下去，就找到了最终的解决办法了。
Win2D 是一种易于使用的 Windows 运行时 （WinRT） API，用于使用 GPU 加速进行即时模式的 2D 图形呈现。 它非常适合用于创建简单游戏、显示（如图表）和其他简单的 2D 图形。
——引用自微软官方文档
这个库提供了非常多的 Effect 可供使用，例如 GaussianBlurEffect（高斯模糊）、OpacityEffect（透明度）、DisplacementMapEffect（扭曲）、BrightnessEffect（明度）、ShadowEffect（阴影）等等，这些都是能够开发出这款动画丰富的歌词软件的基础。
整体思路就是先计算、再绘制，绘制的时候要考虑层级关系（遮挡关系，即哪一层先绘制、哪一层后绘制）、哪些层是要当作一个整体处理的，慢慢写下来就差不多了。
媒体信息监听
这一部分主要想说一下跨线程访问的问题，从SMTC触发的事件所在的线程并不在程序所在的UI线程，所以回调前一定要 DispatcherQueue.TryEnqueue(()=>{ /* Your code here */ }) 让事件处理在 UI 线程中进行。
其他
这里还要感谢很多第三方 Nuget 包，包括 Lyricify-Lyrics-Helper（对，就是 Lyricify 那个软件的作者发布的帮助类包，该包提供了歌词下载、解密、解析等功能）、WinUIEx（提供了众多有关窗口的封装方法）、Audio Tools Library (ATL) for .NET 和 TagLib#（提供了读取本地文件元信息的方法）、Vanara.PInvoke（封装了大量的 Win32 API 以供使用）
感谢你看到这里，别忘了去 https://github.com/jayfunc/BetterLyrics 留下 star 、下载体验。有任何问题欢迎加群（详见 GitHub 内群信息）或创建 issue 反馈。也更欢迎 pull requests。
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