前端H5实现调用麦克风，录音功能

程序员文章站 2022-03-02 11:36:12

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...

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：

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：

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：

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) {
// 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

相关标签：前端调用麦克风录制语音前端语音识别

上一篇： .Net Core微信服务商二次进件的开发

下一篇： C# MJPEG 客户端简单实现方法

前端H5实现调用麦克风，录音功能

1. 播放本地音频文件实现

2. AudioContext的模型

3. 录音的实现

4. 小结

H5代码实现调用本地摄像头实现实时视频以及拍照功能

uniapp调用百度语音实现录音转文字功能