达到声级时自动注销Windows

关于这个问题的一些背景知识，我想再做一个程序 对于在后台运行的个人windows桌面，当通过耳机检测到一定程度的声音时，它将自动注销用户

这是一台Windows10电脑。我对普通C有相当多的经验，但我缺乏创建这样一个程序的知识。 该程序必须在登录时自动启动，并在后台运行以避免检测

我真的被难住了，我环顾四周，问我的公司Sci朋友，他们也不知道

[我尝试制作这个程序的原因是我有一个弟弟，他在我的电脑上和他的朋友在线玩游戏（Skype、Discord、Hangouts等），他变得非常大声，经常大喊大叫，大笑不止。

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这已经成为我家的一个大问题，因为他可以从多个楼层和房间听到，尤其是在晚上。告诉他保持安静，限制他的特权不再起作用了，因为他不相信自己太大声了。]

尽管由于音量太大，这不会自动触发，您可以使用网络上的其他设备远程关闭他所在的计算机。Windows 10的步骤可能略有不同，但您应该能够理解。请注意，如果您仍然希望通过卷触发它，下面的指南仍然很有用，因为它显示了如何执行关机部分

简单地说，步骤如下（阅读指南，因为它更具体，带有图片）：

1。在目标计算机上启用远程关机

• 控制面板，网络和共享中心，更改高级共享设置 “专用”启用“打开文件和打印机共享”
• 修改注册表（先保存注册表备份）

  HKEY\U LOCAL\U MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Policys\System

• 添加新的DWORD 值为

  1

2。创建将关闭/重新启动计算机的批处理文件

• 如果您打算通过音频触发目标计算机，则可以在目标计算机上执行此操作，否则请使用远程关机命令：

• shutdown/m\\computername/r/f

  • /r

    -重新启动计算机

  • /f

    -强制程序立即关闭

如果您尝试了这些步骤，但仍然得到“拒绝访问”，您可以尝试：

网络使用\\
关机-r-m\\

看起来ffmpeg可以完成实际检测声级的繁重任务。例如，在my MBP上试用（您必须更改Windows计算机的输入设备）：

这会在麦克风输入源上运行ffmpeg 2秒钟，并生成音频音量（分贝）的直方图，以及平均和最大音量级别（这是您想要的）

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您可能可以将ffmpeg用作库，并将其嵌入到您选择的应用程序中

用C写这个会很痛苦。选择一个更高层次的，有良好的Windows特定支持的东西。找一个“拍板器”——把它装配成合适的音量触发。和他说话发生了什么事？无论如何，正如前面所说的，这太宽泛了。堆栈溢出是为了帮助解决一些特定的编程问题，这些问题你已经有了代码，而你却没有。@mbomb007：拥有个人桌面的全部意义在于，让其他人无法访问它。如果这真的是一个家庭问题，而不仅仅是他自己的问题，那么父母不应该是采取行动的人吗？否则，在他能保持适当音量之前，不要让他使用你的电脑，或者不要让他玩麦克风游戏。

net use \\<computer>
shutdown -r -m \\<computer name>

$>ffmpeg -hide_banner -f avfoundation -i "none:0" -af "volumedetect" -t 2 -f null /dev/null

Input #0, avfoundation, from 'none:0':
  Duration: N/A, start: 316943.850567, bitrate: 2822 kb/s
    Stream #0:0: Audio: pcm_f32le, 44100 Hz, stereo, flt, 2822 kb/s
Output #0, null, to '/dev/null':
  Metadata:
    encoder         : Lavf57.62.100
    Stream #0:0: Audio: pcm_s16le, 44100 Hz, stereo, s16, 1411 kb/s
    Metadata:
      encoder         : Lavc57.75.100 pcm_s16le
Stream mapping:
  Stream #0:0 -> #0:0 (pcm_f32le (native) -> pcm_s16le (native))
Press [q] to stop, [?] for help
size=N/A time=00:00:02.00 bitrate=N/A speed=0.996x
video:0kB audio:345kB subtitle:0kB other streams:0kB global headers:0kB muxing overhead: unknown
[Parsed_volumedetect_0 @ 0x7f8ba8726860] n_samples: 178176
[Parsed_volumedetect_0 @ 0x7f8ba8726860] mean_volume: -60.3 dB
[Parsed_volumedetect_0 @ 0x7f8ba8726860] max_volume: -29.9 dB
[Parsed_volumedetect_0 @ 0x7f8ba8726860] histogram_29db: 4
[Parsed_volumedetect_0 @ 0x7f8ba8726860] histogram_30db: 0
[Parsed_volumedetect_0 @ 0x7f8ba8726860] histogram_31db: 6
[Parsed_volumedetect_0 @ 0x7f8ba8726860] histogram_32db: 10
[Parsed_volumedetect_0 @ 0x7f8ba8726860] histogram_33db: 18
[Parsed_volumedetect_0 @ 0x7f8ba8726860] histogram_34db: 10
[Parsed_volumedetect_0 @ 0x7f8ba8726860] histogram_35db: 12
[Parsed_volumedetect_0 @ 0x7f8ba8726860] histogram_36db: 36
[Parsed_volumedetect_0 @ 0x7f8ba8726860] histogram_37db: 42
[Parsed_volumedetect_0 @ 0x7f8ba8726860] histogram_38db: 48