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在绘制大音频波形的场景（目前只支持 wav 格式），急着用的同学点这里，如果有问题可以联系我，我会尽快修复。github: https://github.com/CofeeWithR…
效果图
传统的音波图渲染流程是 ajax 完整加载音频，使用 audioContext 解码完整的音频，下载解码后的数据使用 canvas 绘制，这种方式当音频较小时是没有问题，但遇到超大音频（超过 100M）时会出现从加载到渲染需要很长的时间（3~8）s。
我们是否能够从下载到绘制逐步地进行，从而做到既不会因占用大量的内存与集中的大量数据绘制造成卡顿，又有快速的响应（用户可以看到加载绘制的过程）。下面主要从下载、解码、绘制三个方面来研究其实现的可行性。
增量的数据下载
XHR 与 fetch
XHR 有 responseType 属性，支持 “” | “arraybuffer” | “blob” | “document” | “json” | “text” 6 种值，参照 MDN 若是 “arraybuffer”|”blob”，在 onprogress 回调中获取的 response 的值为 nul，这样就不能下下载过程中边下载，边绘制。
参照下面代码：
const xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.responseType = 'arraybuffer';
xhr.onprogress = data => {console.log( 'data:',data);
console.log('onprogress response:', xhr.response && xhr.response.byteLength);
}
xhr.onloadend = data => {console.log('load end..');
}
xhr.open('get','/source/test.wav');
xhr.send();以上是使用 xhr 获取音频文件，只有在最后一次的 onprogress 回调中，获取到完整的数据，不能增量的获取数据，达到我们增量的绘制目的。
fetch
fetch API 支持对管道的管道操作与取消. 看下面的例子：
fetch('/source/test.wav').then((val: Response) => {if(val.body){
// 从 Response 中获取可读流的 reader，用于从管道中读取数据。const reader: ReadableStreamReader = val.body.getReader();
readData(reader);
}
})
function readData(reader: ReadableStreamReader){
// 从管道中读取数据。reader.read().then(data => {if(!data.done){
// data.value 为一个 Uint8Array.
console.log(data.value.byteLength);
// 若还有数据，继续读取。readData(reader);
}
})
};fetch 返回的 Promise 中返回的是一个 Response 对象，最终我们可以在 Response 的 body.getReader() 获取到一个 ReadableStreamReader，通过该对象我们可以读取网络管道中的数据片段，以满足我们增量渲染数据的需求。ReadableStreamReader 的 read 对象可以获取一个返回值包含 ArrayBuffer 对象的 Promise.
自此，就可以增量的从网络管道中获取数据。
音频的增量解码
在浏览器中，提供了对音频处理的 audioContext 对象。它提供了一个解码音频的 Api decodeAudioData, 但不幸的是它只支持完整音频的解码。所以解码变成了完成增量渲染的核心部分。
为简单，目前只对 wav 音频做解码支持。由于 WAV 格式的特殊性，实现的总体思想也相当简单：
1、wav 文件分为文件头部与数据部分，于是将 wav 文件的头部取出，将数据部分分割为多段。
2、当解码时，将文件头稍作修改与数据片段组合成完整音频，再使用 decodeAudioData API 进行解码。
wav 文件
为实现 wav 文件的分割与重组，先了解 wav 音频文件的组成 wav 文件说明。
在文档中，给出了详细的定义与说明，其中关键的部分做下介绍：
摘自 http://soundfile.sapp.org/doc…
由 wav 文件的结构可以看到，只需要对 data 块的 size 进行修改，就可以使用该头部与数据部分进行拼接，形成新的被切割后的文件。
绘制
解码后会得到 AudioBuffer 对象，可获取的数据为 -1~1 的浮点数。
使用 canvas 的 Context.beginPath, 即可进行对数据的绘制。
