Web-Audio在音频可视化中的应用

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本文有两个关键词：音频可视化 和Web Audio。前者是实践，后者是其背后的技术支持。Web Audio 是很大的知识点，本文会将重点放在 如何获取音频数据 这块，对于其 API 的更多内容，可以查看 MDN。

另外，要将音频数据转换成可视化图形，除了了解 Web Audio 之外，还需要对 Canvas（特指 2D，下同），甚至 WebGL（可选）有一定了解。如果读者对它们没有任何学习基础，可以先从以下资源入手：

Canvas Tutorial
WebGL Tutorial

通过获取频率、波形和其他来自声源的数据，将其转换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理。

云音乐有不少跟音频动效相关的案例，但其中有些过于复杂，又或者太偏业务。因此这里就现找了两个相对简单，但有代表性的例子。

第一个是用 Canvas 实现的音频柱形图。

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第二个是用 WebGL 实现的粒子效果。

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在具体实践中，除了这些基本图形（矩形、圆形等）的变换，还可以把音频和自然运动、3D 图形结合到一起。

点击查看：pinterest 上的一些视觉效果

Web Audio 是 Web 端处理和分析音频的一套 API。它可以设置不同的音频来源（包括 <audio> 节点、ArrayBuffer、用户设备等），对音频添加音效，生成可视化图形等。

接下来重点介绍 Web Audio 在可视化中扮演的角色，见下图。

简单来说，就是 取数据 + 映射数据 两个过程。我们先把“取数据”这个问题解决，可以按以下 5 步操作。

在音频的任何操作之前，都必须先创建 AudioContext。它的作用是关联音频输入，对音频进行解码、控制音频的播放暂停等基础操作。

创建方式如下：

const AudioContext = window.AudioContext || window.webkitAudioContext;

const ctx = new AudioContext();

AnalyserNode 用于获取音频的频率数据（FrequencyData）和时域数据（TimeDomainData）。从而实现音频的可视化。

它只会对音频进行读取，而不会对音频进行任何改变。

const analyser = ctx.createAnalyser();
analyser.fftSize = 512;

关于 fftSize，在 MDN 上的介绍可能很难理解，说是快速傅里叶变换的一个参数。

可以从以下角度理解：

1. 它的取值是什么？

fftSize 的要求是 2 的幂次方，比如 256、512 等。数字越大，得到的结果越精细。

对于移动端网页来说，本身音频的比特率大多是 128Kbps，没有必要用太大的频率数组去存储本身就不够精细的源数据。另外，手机屏幕的尺寸比桌面端小，因此最终展示图形也不需要每个频率都采到。只需要体现节奏即可，因此 512 是较为合理的值。

2. 它的作用是什么？

fftSize 决定了 frequencyData 的长度，具体为 fftSize 的一半。

至于为什么是 1 / 2，感兴趣的可以看下这篇文章：Why is the FFT“mirrored”?

现在，我们需要将音频节点，关联到 AudioContext 上，作为整个音频分析过程的输入。

在 Web Audio 中，有三种类型的音频源：

MediaElementAudioSourceNode 允许将 <audio> 节点直接作为输入，可做到流式播放。
AudioBufferSourceNode 通过 xhr 预先将音频文件加载下来，再用 AudioContext 进行解码。
MediaStreamAudioSourceNode 可以将用户的麦克风作为输入。即通过 navigator.getUserMedia 获取用户的音频或视频流后，生成音频源。

这 3 种音频源中，除了 MediaStreamAudioSourceNode 有它不可替代的使用场景（比如语音或视频直播）之外。MediaElementAudioSourceNode 和 AudioBufferSourceNode 相对更容易混用，因此这里着重介绍一下。

MediaElementAudioSourceNode 将 <audio> 标签作为音频源。它的 API 调用非常简单。

// 获取 <audio> 节点
const audio = document.getElementById('audio');

// 通过 <audio> 节点创建音频源
const source = ctx.createMediaElementSource(audio);

// 将音频源关联到分析器
source.connect(analyser);

// 将分析器关联到输出设备（耳机、扬声器）analyser.connect(ctx.destination);

有一种情况是，在安卓端，测试了在Chrome/69（不含）以下的版本，用 MediaElementAudioSourceNode 时，获取到的 frequencyData 是全为 0 的数组。

因此，想要兼容这类机器，就需要换一种预加载的方式，即使用 AudioBufferSourceNode，加载方式如下：

// 创建一个 xhr
var xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open('GET', '/path/to/audio.mp3', true);

// 设置响应类型为 arraybuffer
xhr.responseType = 'arraybuffer';

xhr.onload = function() {var source = ctx.createBufferSource();

    // 对响应内容进行解码
    ctx.decodeAudioData(xhr.response, function(buffer) {

        // 将解码后得到的值赋给 buffer
        source.buffer = buffer;

        // 完成。将 source 绑定到 ctx。也可以连接 AnalyserNode
        source.connect(ctx.destination);
    });
};

xhr.send();

如果将 AnalyserNode 类比中间件，会不会好理解一些？

可以对比一下常规的 <audio> 播放，和 Web Audio 中的播放流程：

对于 <audio> 节点，即使用 MediaElementAudioSourceNode 的话，播放相对比较熟悉：

audio.play();

但如果是 AudioBufferSourceNode，它不存在 play 方法，而是：

// 创建 AudioBufferSourceNode
const source = ctx.createBufferSource();

// buffer 是通过 xhr 获取的音频文件
source.buffer = buffer;

// 调用 start 方法进行播放
source.start(0);

到此，我们已经将音频输入关联到一个 AnalyserNode，并且开始播放音频。对于 Web Audio 这部分来说，它只剩最后一个任务：获取频率数据。

关于频率，Web Audio 提供了两个相关的 API，分别是：

analyser.getByteFrequencyData
analyser.getFloatFrequencyData

两者都是返回 TypedArray，唯一的区别是精度不同。

getByteFrequencyData 返回的是 0 – 255 的 Uint8Array。而 getFloatFrequencyData 返回的是 0 – 22050 的 Float32Array。

相比较而言，如果项目中对性能的要求高于精度，那建议使用 getByteFrequencyData。下图展示了一个具体例子：

关于数组的长度（256），在上文已经解释过，它是 fftSize 的一半。

现在，我们来看下如何获取频率数组：

const bufferLength = analyser.frequencyBinCount;
const dataArray = new Uint8Array(bufferLength);

analyser.getByteFrequencyData(dataArray);

需要注意的是，getByteFrequencyData 是对已有的数组元素进行赋值，而不是创建后返回新的数组。

它的好处是，在代码中只会有一个 dataArray 的引用，不用通过函数调用和参数传递的方式来重新取值。

在了解 Web Audio 之后，已经能用 getByteFrequencyData 取到一个 Uint8Array 的数组，暂时命名为 dataArray。

从原理上讲，可视化所依赖的数据可以是音频，也可以是温度变化，甚至可以是随机数。所以，接下来的内容，我们只需要关心如何将 dataArray 映射为图形数据，不用再考虑 Web Audio 的操作。

（为了简化 Canvas 和 WebGL 的描述，下文提到 Canvas 特指 Canvas 2D。）

点击查看：第 1 个示例的源码

Canvas 本身是一个序列帧的播放。它在每一帧中，都要先清空 Canvas，再重新绘制。

以下是从示例代码中摘取的一段：

function renderFrame() {requestAnimationFrame(renderFrame);

    // 更新频率数据
    analyser.getByteFrequencyData(dataArray);

    // bufferLength 表示柱形图中矩形的个数
    for (var i = 0, x = 0; i < bufferLength; i++) {
        // 根据频率映射一个矩形高度
        barHeight = dataArray[i];

        // 根据每个矩形高度映射一个背景色
        var r = barHeight + 25 * (i / bufferLength);
        var g = 250 * (i / bufferLength);
        var b = 50;

        // 绘制一个矩形，并填充背景色
        ctx.fillStyle = "rgb(" + r + "," + g + "," + b + ")";
        ctx.fillRect(x, HEIGHT - barHeight, barWidth, barHeight);

        x += barWidth + 1;
    }
}

renderFrame();

对于可视化来说，核心逻辑在于：如何把频率数据映射成图形参数。在上例中，只是简单地改变了柱形图中每一个矩形的高度和颜色。

Canvas 提供了丰富的绘制 API，仅从 2D 的角度考虑，它也能实现很多酷炫的效果。类比 DOM 来说，如果只是 <div> 的组合就能做出丰富多彩的页面，那么 Canvas 一样可以。

点击查看：第 2 个示例的源码

Canvas 是 CPU 计算，对于 for 循环计算 10000 次，而且每一帧都要重复计算，CPU 是负载不了的。所以我们很少看到用 Canvas 2D 去实现粒子效果。取而代之的，是使用 WebGL，借助 GPU 的计算能力。

在 WebGL 中，有一个概念相对比较陌生——着色器。它是运行在 GPU 中负责渲染算法的一类总称。它使用 GLSL（OpenGL Shading Language）编写，简单来说是一种类 C 风格的语言。以下是简单的示例：

void main()
{gl_Position = projectionMatrix * modelViewMatrix * vec4(position, 1.0);
}

关于着色器更详细的介绍，可以查看这篇文章。

WebGL 的原生 API 是非常复杂的，因此我们使用 Three.js 作为基础库，它会让业务逻辑的编写变得简单。

先来看下整个开发流程中做的事情，如下图：

在这个过程中，uniforms 的类型是简单 Object，我们会将音频数组作为 uniforms 的一个属性，传到着色器中。至于着色器做的事情，可以简单理解为，它将 uniforms 中定义的一系列属性，映射为屏幕上的顶点和颜色。

顶点着色器和片元着色器的编写往往不需要前端开发参与，对于学过 Unity3D 等技术的游戏同学可能会熟悉一些。读者可以到 ShaderToy 上寻找现成的着色器。

然后介绍以下 3 个 Three.js 中的类：

1. THREE.Geometry

可以理解为形状。也就是说，最后展示的物体是球体、还是长方体、还是其他不规则的形状，是由这个类决定的。

因此，你需要给它传入一些顶点的坐标。比如三角形，有 3 个顶点，则传入 3 个顶点坐标。

当然，Three.js 内置了很多常用的形状，比如 BoxGeometry、CircleGeometry 等。

2. THREE.ShaderMaterial

可以理解为颜色。还是以三角形为例，一个三角形可以是黑色、白色、渐变色等，这些颜色是由 ShaderMaterial 决定的。

ShaderMaterial 是 Material 的一种，它由顶点着色器和片元着色器进行定义。

3. THREE.Mesh

定义好物体的形状和颜色后，需要把它们组合在一起，称作 Mesh（网格）。有了 Mesh 之后，便可以将它添加到画布中。然后就是常规的 requestAnimationFrame 的流程。

同样的，我们摘取了示例中比较关键的代码，并做了标注。

i. 创建 Geometry（这是从 THREE.BufferGeometry 继承的类）：

var geometry = ParticleBufferGeometry({// TODO 一些参数});

ii. 定义 uniforms：

var uniforms = {
    dataArray: {
        value: null,
        type: 't' // 对应 THREE.DataTexture
    },
    // TODO 其他属性
};

iii. 创建 ShaderMaterial：

var material = new THREE.ShaderMaterial({
    uniforms: uniforms,
    vertexShader: '', // TODO 传入顶点着色器
    fragmentShader: '', // TODO 传入片元着色器
    // TODO 其他参数
});

iv. 创建 Mesh：

var mesh = new THREE.Mesh(geometry, material);

v. 创建 Three.js 中一些必须的渲染对象，包括场景和摄像头：

var scene, camera, renderer;

renderer = new THREE.WebGLRenderer({
    antialias: true,
    alpha: true
});

camera = new THREE.PerspectiveCamera(45, 1, .1, 1e3);

scene = new THREE.Scene();

vi. 常规的渲染逻辑：

function animate() {requestAnimationFrame(animate);

    // TODO 此处可以触发事件，用于更新频率数据

    renderer.render(scene, camera);
}

本文首先介绍了如何通过 Web Audio 的相关 API 获取音频的频率数据。

然后介绍了 Canvas 和 WebGL 两种可视化方案，将频率数据映射为图形数据的一些常用方式。

另外，云音乐客户端上线鲸云动效已经有一段时间，看过本文之后，有没有同学想尝试实现一个自己的音频动效呢？

最后附上文中提到的两段 codepen 示例：

https://codepen.io/jchenn/pen…
https://codepen.io/jchenn/pen…

本文发布自网易云音乐前端团队，欢迎自由转载，转载请保留出处。我们一直在招人，如果你恰好准备换工作，又恰好喜欢云音乐，那就加入我们！

什么是音频可视化

什么是 Web Audio

1. 创建 AudioContext

2. 创建 AnalyserNode

3. 设置 SourceNode

MediaElementAudioSourceNode

AudioBufferSourceNode

4. 播放音频

5. 获取 frequencyData

可视化的两种实现方案

1. Canvas 方案

2. WebGL 方案

小结

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