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前端H5实现调用麦克风,录音功能

程序员文章站 2022-06-09 20:49:06
前端实现录音有两种方式,一种是使用MediaRecorder,另一种是使用WebRTC的getUserMedia结合AudioContext,MediaRecorder出现得比较早,只不过Safari/Edge等浏览器一直没有实现,所以兼容性不是很好,而WebRTC已经得到了所有主流浏览器的支持,如Safari 11起就支持了。所以我们用WebRTC的方式进行录制。利用AudioContext播放声音的使用,我已经在《Chrome 66禁止声音自动播放之后》做过介绍,本篇我们会继续用到AudioConte...

前端实现录音有两种方式,一种是使用MediaRecorder,另一种是使用WebRTC的getUserMedia结合AudioContext,MediaRecorder出现得比较早,只不过Safari/Edge等浏览器一直没有实现,所以兼容性不是很好,而WebRTC已经得到了所有主流浏览器的支持,如Safari 11起就支持了。所以我们用WebRTC的方式进行录制。

利用AudioContext播放声音的使用,我已经在《Chrome 66禁止声音自动播放之后》做过介绍,本篇我们会继续用到AudioContext的API.

为实现录音功能,我们先从播放本地文件音乐说起,因为有些API是通用的。

1. 播放本地音频文件实现

播放音频可以使用audio标签,也可以使用AudioContext,audio标签需要一个url,它可以是一个远程的http协议的url,也可以是一个本地的blob协议的url,怎么创建一个本地的url呢?

使用以下html做为说明:

提供一个file input上传控件让用户选择本地的文件和一个audio标签准备来播放。当用户选择文件后会触发onchange事件,在onchange回调里面就可以拿到文件的内容,如下代码所示:

function playMusic () {
if (!this.value) {
return;
}
let fileReader = new FileReader();
let file = this.files[0];
fileReader.onload = function () {
let arrayBuffer = this.result;
console.log(arrayBuffer);
}
fileReader.readAsArrayBuffer(this.files[0]);
}

这里使用一个FileReader读取文件,读取为ArrayBuffer即原始的二进制内容
可以用这个ArrayBuffer实例化一个Uint8Array就能读取它里面的内容,Uint8Array数组里面的每个元素都是一个无符号整型8位数字,即0 ~ 255,相当于每1个字节的0101内容就读取为一个整数。

这个arrayBuffer可以转成一个blob,然后用这个blob生成一个url,如下代码所示:

fileReader.onload = function () {
let arrayBuffer = this.result;
// 转成一个blob
let blob = new Blob([new Int8Array(this.result)]);
// 生成一个本地的blob url
let blobUrl = URL.createObjectURL(blob);
console.log(blobUrl);
// 给audio标签的src属性
document.querySelector(’.audio-node’).src = blobUrl;
}

主要利用URL.createObjectURL这个API生成一个blob的url,这个url打印出来是这样的:

blob:null/c2df9f4d-a19d-4016-9fb6-b4899bac630d
然后丢给audio标签就能播放了,作用相当于一个远程的http的url.

在使用ArrayBuffer生成blob对象的时候可以指定文件类型或者叫mime类型,如下代码所示:

let blob = new Blob([new Int8Array(this.result)], {
type: ‘audio/mp3’ // files[0].type
});
这个mime可以通过file input的files[0].type得到,而files[0]是一个File实例,File有mime类型,而Blob也有,因为File是继承于Blob的,两者是同根的。所以在上面实现代码里面其实不需要读取为ArrayBuffer然后再封装成一个Blob,直接使用File就行了,如下代码所示:

function playMusic () {
if (!this.value) {
return;
}
// 直接使用File对象生成blob url
let blobUrl = URL.createObjectURL(this.files[0]);
document.querySelector(’.audio-node’).src = blobUrl;
}
而使用AudioContext需要拿到文件的内容,然后手动进行音频解码才能播放。

2. AudioContext的模型

使用AudioContext怎么播放声音,我们拿到一个ArrayBuffer之后,使用AudioContext的decodeAudioData进行解码,生成一个AudioBuffer实例,把它做为AudioBufferSourceNode对象的buffer属性,这个Node继承于AudioNode,它还有connect和start两个方法,start是开始播放,而在开始播放之前,需要调一下connect,把这个Node连结到audioContext.destination即扬声器设备。代码如下所示:

function play (arrayBuffer) {
// Safari需要使用webkit前缀
let AudioContext = window.AudioContext || window.webkitAudioContext,
audioContext = new AudioContext();
// 创建一个AudioBufferSourceNode对象,使用AudioContext的工厂函数创建
let audioNode = audioContext.createBufferSource();
// 解码音频,可以使用Promise,但是较老的Safari需要使用回调
audioContext.decodeAudioData(arrayBuffer, function (audioBuffer) {
console.log(audioBuffer);
audioNode.buffer = audioBuffer;
audioNode.connect(audioContext.destination);
// 从0s开始播放
audioNode.start(0);
});
}
fileReader.onload = function () {
let arrayBuffer = this.result;
play(arrayBuffer);
}
把解码后的audioBuffer打印出来
他有几个对开发人员可见的属性,包括音频时长,声道数量和采样率。从打印的结果可以知道播放的音频是2声道,采样率为44.1k Hz,时长为196.8s。关于声音这些属性的意义可见《从Chrome源码看audio/video流媒体实现一》.

从上面的代码可以看到,利用AudioContext处理声音有一个很重要的枢纽元素AudioNode,上面使用的是AudioBufferSourceNode,它的数据来源于一个解码好的完整的buffer。其它继承于AudioNode的还有GainNode:用于设置音量、BiquadFilterNode:用于滤波、ScriptProcessorNode:提供了一个onaudioprocess的回调让你分析处理音频数据、MediaStreamAudioSourceNode:用于连接麦克风设备,等等。这些结点可以用装饰者模式,一层层connect,如上面代码使用到的bufferSourceNode可以先connect到gainNode,再由gainNode connect到扬声器,就能调整音量了。

这些节点都是使用audioContext的工厂函数创建的,如调createGainNode就可以创建一个gainNode.

说了这么多就是为了录音做准备,录音需要用到ScriptProcessorNode.

3. 录音的实现

上面播放音乐的来源是本地音频文件,而录音的来源是麦克风,为了能够获取调起麦克风并获取数据,需要使用WebRTC的getUserMedia,如下代码所示;

开始录音

在调用getUserMedia的时候指定需要录制音频,如果同时需要录制视频那么再加一个video: true就可以了,也可以指定录制的格式:

window.navigator.mediaDevices.getUserMedia({
audio: {
sampleRate: 44100, // 采样率
channelCount: 2, // 声道
volume: 1.0 // 音量
}
}).then(mediaStream => {
console.log(mediaStream);
});
调用的时候,浏览器会弹一个框,询问用户是否允许使用用麦克风:
如果用户点了拒绝,那么会抛异常,在catch里面可以捕获到,而如果一切顺序的话,将会返回一个MediaStream对象:
它是音频流的抽象,把这个流用来初始化一个MediaStreamAudioSourceNode对象,然后把这个节点connect连接到一个JavascriptProcessorNode,在它的onaudioprocess里面获取到音频数据,然后保存起来,就得到录音的数据。

如果想直接把录的音直接播放出来的话,那么只要把它connect到扬声器就行了,如下代码所示:

function beginRecord (mediaStream) {
let audioContext = new (window.AudioContext || window.webkitAudioContext);
let mediaNode = audioContext.createMediaStreamSource(mediaStream);
// 这里connect之后就会自动播放了
mediaNode.connect(audioContext.destination);
}
但一边录一边播的话,如果没用耳机的话容易产生回音,这里不要播放了。

为了获取录到的音的数据,我们把它connect到一个javascriptProcessorNode,为此先创建一个实例:

function createJSNode (audioContext) {
const BUFFER_SIZE = 4096;
const INPUT_CHANNEL_COUNT = 2;
const OUTPUT_CHANNEL_COUNT = 2;
// createJavaScriptNode已被废弃
let creator = audioContext.createScriptProcessor || audioContext.createJavaScriptNode;
creator = creator.bind(audioContext);
return creator(BUFFER_SIZE,
INPUT_CHANNEL_COUNT, OUTPUT_CHANNEL_COUNT);
}
这里是使用createScriptProcessor创建的对象,需要传三个参数:一个是缓冲区大小,通常设定为4kB,另外两个是输入和输出频道数量,这里设定为双声道。它里面有两个缓冲区,一个是输入inputBuffer,另一个是输出outputBuffer,它们是AudioBuffer实例。可以在onaudioprocess回调里面获取到inputBuffer的数据,处理之后,然后放到outputBuffer
例如我们可以把第1步播放本音频用到的bufferSourceNode连接到jsNode,然后jsNode再连接到扬声器,就能在process回调里面分批处理声音的数据,如降噪。当扬声器把4kB的outputBuffer消费完之后,就会触发process回调。所以process回调是不断触发的。

在录音的例子里,是要把mediaNode连接到这个jsNode,进而拿到录音的数据,把这些数据不断地push到一个数组,直到录音终止了。如下代码所示:

function onAudioProcess (event) {
console.log(event.inputBuffer);
}
function beginRecord (mediaStream) {
let audioContext = new (window.AudioContext || window.webkitAudioContext);
let mediaNode = audioContext.createMediaStreamSource(mediaStream);
// 创建一个jsNode
let jsNode = createJSNode(audioContext);
// 需要连到扬声器消费掉outputBuffer,process回调才能触发
// 并且由于不给outputBuffer设置内容,所以扬声器不会播放出声音
jsNode.connect(audioContext.destination);
jsNode.onaudioprocess = onAudioProcess;
// 把mediaNode连接到jsNode
mediaNode.connect(jsNode);
}
我们把inputBuffer打印出来,可以看到每一段大概是0.09s:
也就是说每隔0.09秒就会触发一次。接下来的工作就是在process回调里面把录音的数据持续地保存起来,如下代码所示,分别获取到左声道和右声道的数据:

function onAudioProcess (event) {
let audioBuffer = event.inputBuffer;
let leftChannelData = audioBuffer.getChannelData(0),
rightChannelData = audioBuffer.getChannelData(1);
console.log(leftChannelData, rightChannelData);
}
打印出来可以看到它是一个Float32Array,即数组里的每个数字都是32位的单精度浮点数

这里有个问题,录音的数据到底表示的是什么呢,它是采样采来的表示声音的强弱,声波被麦克风转换为不同强度的电流信号,这些数字就代表了信号的强弱。它的取值范围是[-1, 1],表示一个相对比例。

然后不断地push到一个array里面:

let leftDataList = [],
rightDataList = [];
function onAudioProcess (event) {
let audioBuffer = event.inputBuffer;
let leftChannelData = audioBuffer.getChannelData(0),
rightChannelData = audioBuffer.getChannelData(1);
// 需要克隆一下
leftDataList.push(leftChannelData.slice(0));
rightDataList.push(rightChannelData.slice(0));
}
最后加一个停止录音的按钮,并响应操作:

function stopRecord () {
// 停止录音
mediaStream.getAudioTracks()[0].stop();
mediaNode.disconnect();
jsNode.disconnect();
console.log(leftDataList, rightDataList);
}
把保存的数据打印出来是一个普通数组里面有很多个Float32Array,接下来它们合成一个单个Float32Array:

function mergeArray (list) {
let length = list.length * list[0].length;
let data = new Float32Array(length),
offset = 0;
for (let i = 0; i < list.length; i++) {
data.set(list[i], offset);
offset += list[i].length;
}
return data;
}
function stopRecord () {
// 停止录音
let leftData = mergeArray(leftDataList),
rightData = mergeArray(rightDataList);
}
那为什么一开始不直接就弄成一个单个的,因为这种Array不太方便扩容。一开始不知道数组总的长度,因为不确定要录多长,所以等结束录音的时候再合并一下比较方便。

然后把左右声道的数据合并一下,wav格式存储的时候并不是先放左声道再放右声道的,而是一个左声道数据,一个右声道数据交叉放的,如下代码所示:

// 交叉合并左右声道的数据
function interleaveLeftAndRight (left, right) {
let totalLength = left.length + right.length;
let data = new Float32Array(totalLength);
for (let i = 0; i < left.length; i++) {
let k = i * 2;
data[k] = left[i];
data[k + 1] = right[i];
}
return data;
}
最后创建一个wav文件,首先写入wav的头部信息,包括设置声道、采样率、位声等,如下代码所示:

function createWavFile (audioData) {
const WAV_HEAD_SIZE = 44;
let buffer = new ArrayBuffer(audioData.length * 2 + WAV_HEAD_SIZE),
// 需要用一个view来操控buffer
view = new DataView(buffer);
// 写入wav头部信息
// RIFF chunk descriptor/identifier
writeUTFBytes(view, 0, ‘RIFF’);
// RIFF chunk length
view.setUint32(4, 44 + audioData.length * 2, true);
// RIFF type
writeUTFBytes(view, 8, ‘WAVE’);
// format chunk identifier
// FMT sub-chunk
writeUTFBytes(view, 12, 'fmt ');
// format chunk length
view.setUint32(16, 16, true);
// sample format (raw)
view.setUint16(20, 1, true);
// stereo (2 channels)
view.setUint16(22, 2, true);
// sample rate
view.setUint32(24, 44100, true);
// byte rate (sample rate * block align)
view.setUint32(28, 44100 * 2, true);
// block align (channel count * bytes per sample)
view.setUint16(32, 2 * 2, true);
// bits per sample
view.setUint16(34, 16, true);
// data sub-chunk
// data chunk identifier
writeUTFBytes(view, 36, ‘data’);
// data chunk length
view.setUint32(40, audioData.length * 2, true);
}
function writeUTFBytes (view, offset, string) {
var lng = string.length;
for (var i = 0; i < lng; i++) {
view.setUint8(offset + i, string.charCodeAt(i));
}
}
接下来写入录音数据,我们准备写入16位位深即用16位二进制表示声音的强弱,16位表示的范围是 [-32768, +32767],最大值是32767即0x7FFF,录音数据的取值范围是[-1, 1],表示相对比例,用这个比例乘以最大值就是实际要存储的值。如下代码所示:

function createWavFile (audioData) {
// 写入wav头部,代码同上
// 写入PCM数据
let length = audioData.length;
let index = 44;
let volume = 1;
for (let i = 0; i < length; i++) {
view.setInt16(index, audioData[i] * (0x7FFF * volume), true);
index += 2;
}
return buffer;
}
最后,再用第1点提到的生成一个本地播放的blob url就能够播放刚刚录的音了,如下代码所示:

function playRecord (arrayBuffer) {
let blob = new Blob([new Uint8Array(arrayBuffer)]);
let blobUrl = URL.createObjectURL(blob);
document.querySelector(’.audio-node’).src = blobUrl;
}
function stopRecord () {
// 停止录音
let leftData = mergeArray(leftDataList),
rightData = mergeArray(rightDataList);
let allData = interleaveLeftAndRight(leftData, rightData);
let wavBuffer = createWavFile(allData);
playRecord(wavBuffer);
}
或者是把blob使用FormData进行上传。

整一个录音的实现基本就结束了,代码参考了一个录音库RecordRTC。

4. 小结

先调用webRTC的getUserMediaStream获取音频流,用这个流初始化一个mediaNode,把它connect连接到一个jsNode,在jsNode的process回调里面不断地获取到录音的数据,停止录音后,把这些数据合并换算成16位的整型数据,并写入wav头部信息生成一个wav音频文件的内存buffer,把这个buffer封装成Blob文件,生成一个url,就能够在本地播放,或者是借助FormData进行上传。这个过程理解了就不是很复杂了。

本篇涉及到了WebRTC和AudioContext的API,重点介绍了AudioContext整体的模型,并且知道了音频数据实际上就是声音强弱的记录,存储的时候通过乘以16位整数的最大值换算成16位位深的表示。同时可利用blob和URL.createObjectURL生成一个本地数据的blob链接。

RecordRTC录音库最后面还使用了webworker进行合并左右声道数据和生成wav文件,可进一步提高效率,避免录音文件太大后面处理的时候卡住了。

文章参考于知乎一位作者https://zhuanlan.zhihu.com/p/43581133?utm_source=wechat_session,如有侵权,请联系

上面有一个问题,如果按照上面的代码书写,停止语音录制时会获取不到mediaStream,mediaNode,jsNode,我使用的时候使用全局变量进行定义即可,在定义这三个函数的时候,使用window.变量名的形式自定义变量,然后在停止录音的方法中同样是使用window.变量名的方式停止即可。

本人是引入到了react项目中,所以将上述所有的需要用到的变量使用state进行复制操作即可,方法名全部改为this.方法名的形式即可正常使用。

最简单的方法是在react项目中,import之后写入这些方法,即可直接调用方法名,不需要更改代码。
使用上述方法,我将该功能分为五个,开启语音,关闭语音,录制语音,停止录制,播放语音,将方法分开即可。

项目完成后,我发现录音的声音很小,而且有杂音,体验效果不是很好,如果有路过的大声懂得如果使用js降噪,请不吝赐教

最后附源码

function record() {
    window.navigator.mediaDevices.getUserMedia({
        audio: {
            sampleRate: 44100, // 采样率
            channelCount: 2,   // 声道
            volume: 2.0        // 音量
        }
    }).then(mediaStream => {
        console.log(mediaStream);
        window.mediaStream = mediaStream
        // beginRecord(window.mediaStream);
    }).catch(err => {
        // 如果用户电脑没有麦克风设备或者用户拒绝了,或者连接出问题了等
        // 这里都会抛异常,并且通过err.name可以知道是哪种类型的错误 
        console.error(err);
    });
}
function beginRecord(mediaStream) {
    let audioContext = new (window.AudioContext || window.webkitAudioContext);
    let mediaNode = audioContext.createMediaStreamSource(mediaStream);
    console.log(mediaNode)
    window.mediaNode = mediaNode
    // 这里connect之后就会自动播放了
    // mediaNode.connect(audioContext.destination);	//直接把录的音直接播放出来
    // 创建一个jsNode
    let jsNode = createJSNode(audioContext);
    window.jsNode = jsNode
    // 需要连到扬声器消费掉outputBuffer,process回调才能触发
    // 并且由于不给outputBuffer设置内容,所以扬声器不会播放出声音
    jsNode.connect(audioContext.destination);
    jsNode.onaudioprocess = onAudioProcess;
    // 把mediaNode连接到jsNode
    mediaNode.connect(jsNode);
}
function createJSNode(audioContext) {
    const BUFFER_SIZE = 4096;	//4096
    const INPUT_CHANNEL_COUNT = 2;
    const OUTPUT_CHANNEL_COUNT = 2;
    // createJavaScriptNode已被废弃
    let creator = audioContext.createScriptProcessor || audioContext.createJavaScriptNode;
    creator = creator.bind(audioContext);
    return creator(BUFFER_SIZE,
        INPUT_CHANNEL_COUNT, OUTPUT_CHANNEL_COUNT);
}
let leftDataList = [],
    rightDataList = [];
function onAudioProcess(event) {
    // console.log(event.inputBuffer);
    let audioBuffer = event.inputBuffer;
    let leftChannelData = audioBuffer.getChannelData(0),
        rightChannelData = audioBuffer.getChannelData(1);
    // console.log(leftChannelData, rightChannelData);
    // 需要克隆一下
    leftDataList.push(leftChannelData.slice(0));
    rightDataList.push(rightChannelData.slice(0));
}
function bofangRecord() {
    // 播放录音
    let leftData = mergeArray(leftDataList),
        rightData = mergeArray(rightDataList);
    let allData = interleaveLeftAndRight(leftData, rightData);
    let wavBuffer = createWavFile(allData);
    playRecord(wavBuffer);
}
function playRecord(arrayBuffer) {
    let blob = new Blob([new Uint8Array(arrayBuffer)]);
    let blobUrl = URL.createObjectURL(blob);
    document.querySelector('.audio-node').src = blobUrl;
}
function stopRecord() {
    // 停止录音
    window.mediaNode.disconnect();
    window.jsNode.disconnect();
    console.log("已停止录音")
    // console.log(leftDataList, rightDataList);
}
function recordClose() {
    // 停止语音
    window.mediaStream.getAudioTracks()[0].stop();
    console.log("已停止语音")
}
function mergeArray(list) {
    let length = list.length * list[0].length;
    let data = new Float32Array(length),
        offset = 0;
    for (let i = 0; i < list.length; i++) {
        data.set(list[i], offset);
        offset += list[i].length;
    }
    return data;
}
function interleaveLeftAndRight(left, right) {
    // 交叉合并左右声道的数据
    let totalLength = left.length + right.length;
    let data = new Float32Array(totalLength);
    for (let i = 0; i < left.length; i++) {
        let k = i * 2;
        data[k] = left[i];
        data[k + 1] = right[i];
    }
    return data;
}
function createWavFile(audioData) {
    const WAV_HEAD_SIZE = 44;
    let buffer = new ArrayBuffer(audioData.length * 2 + WAV_HEAD_SIZE),
        // 需要用一个view来操控buffer
        view = new DataView(buffer);
    // 写入wav头部信息
    // RIFF chunk descriptor/identifier
    writeUTFBytes(view, 0, 'RIFF');
    // RIFF chunk length
    view.setUint32(4, 44 + audioData.length * 2, true);
    // RIFF type
    writeUTFBytes(view, 8, 'WAVE');
    // format chunk identifier
    // FMT sub-chunk
    writeUTFBytes(view, 12, 'fmt ');
    // format chunk length
    view.setUint32(16, 16, true);
    // sample format (raw)
    view.setUint16(20, 1, true);
    // stereo (2 channels)
    view.setUint16(22, 2, true);
    // sample rate
    view.setUint32(24, 44100, true);
    // byte rate (sample rate * block align)
    view.setUint32(28, 44100 * 2, true);
    // block align (channel count * bytes per sample)
    view.setUint16(32, 2 * 2, true);
    // bits per sample
    view.setUint16(34, 16, true);
    // data sub-chunk
    // data chunk identifier
    writeUTFBytes(view, 36, 'data');
    // data chunk length
    view.setUint32(40, audioData.length * 2, true);
    // 写入wav头部,代码同上
    // 写入PCM数据
    let length = audioData.length;
    let index = 44;
    let volume = 1;
    for (let i = 0; i < length; i++) {
        view.setInt16(index, audioData[i] * (0x7FFF * volume), true);
        index += 2;
    }
    return buffer;
}
function writeUTFBytes(view, offset, string) {
    var lng = string.length;
    for (var i = 0; i < lng; i++) {
        view.setUint8(offset + i, string.charCodeAt(i));
    }
}

本文地址:https://blog.csdn.net/Darker0305/article/details/110187482