关于Web Audio中Analyzer输出的频率数据分布问题

2022-08-19 / WebAudio API

随着iOS 16 beta 5的更新，细心的小伙伴可能注意到了，系统在播放音乐时，音乐控制台的右上角多了一个小小的频谱显示器。对我这种喜欢音乐的人来说，看着它随着音乐一起动起来，心情似乎也变得好起来。那么问题来了，浏览器上是否可以实现这样的功能？答案是可以，但是似乎有一点小问题。

我们先抛开顾虑，直接查MDN堆代码看看效果。

<div id="app">
  <audio id="music" src="test-2.mp3"></audio>
  <button @click="play">play</button>
  <div style="display: flex; height: 60px; align-items: flex-end; margin-top: 20px">
    <div class="item" v-for="item in fData" :style="{height: item / 255 * 100 + '%'}"></div>
  </div>
</div>
  
<script src="vue.js"></script>

.item {
  width: 6px;
  min-height: 6px;
  background: #333333;
  align-items: flex-end;
  border-radius: 6px;
  margin-right: 3px;
}

new Vue({
  el: '#app',
  data: function () {
    return {
      fData: []
    }
  },
  methods: {
    play() {
      let _ = this
      let audio = document.getElementById('music')
      audio.play()
      
      let audioContext = new AudioContext()
      let audioSrc = audioContext.createMediaElementSource(audio)
      let analyzer = audioContext.createAnalyser()
      analyzer.fftSize = 32
      
      audioSrc.connect(analyzer)
      analyzer.connect(audioContext.destination)
      
      let bufferLength = analyzer.frequencyBinCount
      let frequencyData = new Uint8Array(bufferLength)
      
      setInterval(() => {
        analyzer.getByteFrequencyData(frequencyData)
        _.fData = _.uint8ArrayToArray(frequencyData)
      }, 1000 / 24)
    },
    uint8ArrayToArray(uint8Array) {
      let array = []
      
      for (let i = 0; i < uint8Array.byteLength; i++) {
        array[i] = uint8Array[i]
      }
      
      return array
    }
  }
})

结果：

这样一通操作下来，一个简单的频谱显示器就完成了（老有成就感了），大概原理也很简单：

创建一个音频 上下文（Audio Context）
使用上下文映射 <audio> 并赋值为 audioSrc
创建 分析仪 节点（Analyzer Node）
audioSrc 连接 分析仪 ，分析仪 再连接到 ctx.destination 即用户端输出
图形化 分析仪 的数据

现在，真正的问题来了：不管我尝试什么音乐，我的频谱图永远都是这样的 ⬇️（成就感啪一下没了）

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可能会有一些小差异，但是呈现的效果基本差不多：低频看起来很足，高频几乎没有

这时候，作为一名“准专业编曲师”，我有一种直觉，Web Audio API 给出来的频谱数据，可能是线性分布的。为了验证我的猜想，我制作了一段从 30Hz 到 20000Hz 慢慢上升的正弦波音频，调高分析仪的 fftSize ，放进代码里看看输出：

再来看看同样的音频在 Ableton Live 中 Spectrum 线性模式下的输出：

这表现可以说，基本一致，同时也验证了我的猜想 —— Web Audio API 输出的频谱数据是线性分布的。线性分布是什么分布？很好理解：一个坐标系中，X轴上10到20需要走的距离，与2000到2010需要走的距离一样。然而对于人来讲，线性分布这个解决方案，并不是最优的。我们可以先看一些专业EQ插件的截图，看看他们是怎么做频谱分布的。

FabFilter Pro Q3:

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Eiosis Air EQ Premium:

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SlateDigital Inf EQ:

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Ableton Live EQ Eight

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可以看到，这些分布基本都是在类似指数分布的频率上进行分段式的对数分布，而且似乎是遵循着等响曲线做出的优化。

我们经常听到“指数级增长”这个词，举个简单的例子：10、100、1000、10000，这个数列就是指数增长。上述频谱图中，频率分布基本是按照指数来的。

关于对数我们不需要了解太多，对数分布也可以根据上面我对线性分布的理解做出延伸：一个坐标系中，X轴上10到20需要走的距离，与2000到2010，同样是10的差距，但是需要走的距离却不一样。如果我们以Ableton Live更加青睐的分布规则，把频谱分析仪的可视化面板看作是一个坐标系，则 X 轴上，10 - 10000 被分成三段，分别为10 - 100、100 - 1000、1000 - 10000，每一段距离都一样且被分成9份进行对数分布。

说到等响曲线，它并不像对数那样客观，而是一个主观概念。此概念阐述的内容如果用大白话来讲就是：同样音量但不同频率的声音，给人听起来的强弱是不一样的。即：60Db 的 4000Hz 正弦波与 60Db 的 10000Hz 正弦波，前者听起来会更响一些。此概念也同样可以用来解释，在删除歌曲 10kHz 以上部分的时候（可以理解为对半切），你不会觉得整首歌的质量下降了50%，主观上听起来可能只有10%。

个人认为，频谱这样的分布模式，其实是为了弥补人耳的缺点，在视觉上模拟出与听觉类似的“缺陷”，真正做到音视一致从而提升用户体验。

关于如何在浏览器里实现，其实很简单，我们只需要模拟指数级分布就好，不用去考虑分段中的对数分布。演示地址: https://jw1.dev/frequency-test/test-2.html

现在再来看一下对比：

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