HTML5canvas绘制音频，音乐可视化

效果

效果示例

技术

nodeJs + express + http + fs 实现环境搭建，读取歌曲并生成列表
ajax 获取音频
AudioContext API 解析音频
canvas 绘制图形图像
requestAnimationFrame 调起动画

重点

canvas绘制、AudioContext API 应用
代码在 ‘public/Javascripts/index.js’ 中
本博文重点讲解实现过程中使用的 AudioContext 相关的 API
如果对 web audio API 很有兴趣，请参见 web audio API

AudioContext

音频处理的环境和上下文，可以控制它所包含的节点的创建，以及音频处理、音频解码操作，读取播放状态等。
做任何音频相关的事情之前都要先创建 AudioContext 对象，因为一切都发生在这个环境之中。

那么如何创建 AudioContext 这个环境呢？

const AC = new(window.AudioContext || window.webkitAudioContext)();

这个环境下包含许多非常重要的方法和属性，挑几个说说：

AudioBufferSourceNode：代表一个音频源，可以挂载一段写在内存中的音频数据，没有输入，有一个输出方法，可以利用 start 方法来调用，利用 stop 方法来关闭

const AudioBufferSourceNode = AC.createBufferSource(); //这里创建了个音频源
AudioBufferSourceNode.start([when [, offset [, duration]]); //安排声音在指定时间播放。没有指定时间，则声音立即开始播放。
AudioBufferSourceNode.buffer = buffer; //挂载一段内存中的音频片段，
AudioBufferSourceNode.stop([when]); //停止播放
AudioBufferSourceNode.onended = ()=>{} //当前音频播放完毕后的回调函数

这里需要注意一个事情：
AudioBufferSourceNode 只能被播放一次
GainNode ：代表一个音量控制器，通过它可以控制输出音频的音量大小，一般取值0-1

const GainNode = AC.createGain()
GainNode.gain.value = 0.6

AnalyserNode ：代表一个音频分析器，赋予了节点可以提供实时频率及时间域分析的信息

const AnalyserNode = AC.createAnalyser();
AnalyserNode.fftSize = number * 2 // FFT是离散傅里叶变换的快速算法，用于将一个信号变换到频域，
									//得到的值是32-2048之间的2的整数次倍，默认是2048。
console.log(AnalyserNode.frequencyBinCount) // number,通常代表要用于可视化的数据值的数量，值为 analyserNode.fftSize/2

AudioDestinationNode：表示音频的最终输出地址 - 通常为扬声器

const AudioDestinationNode = AC.destination

currentTime：当前音频环境播放时长

AC.currentTime

（关于 currentTime 我的理解和翻译过来的 API 解读文档有所不同），下图是翻译来的意思：
在这里插入图片描述
这张图是英文原文

英文的意思大概是用来调节音频播放、可视化时间戳等（scheduling audio playback, visualizing timelines），
所以我的理解是当前环境的播放时长，事实上在案例中我也实际使用了这个值，在音频开始播放前， AC.currentTime 始终为 0，并且音频环境被 suspend() 掉的时候，currentTime的值也不再变化，即被暂停掉了

decodeAudioData：这是一个方法，通常用于异步解码音频文件，被解码的文件是通过使用 responseType 为 arraybuffer 类型的 ajax 获取的，该方法只能作用于完整的音频文件

xhr.responseType = "arraybuffer"; //返回一段二进制数据
xhr.onload = function() { //类似onreadystatechange
    AC.decodeAudioData(this.response,(buffer)=>{
    	console.log(buffer) //解码后得到的文件，可以挂在到 AudioBufferSourceNode.buffer 上
    	console.log(buffer.duration) // 音频时间长度
	},(err) => {
        console.log(`errMessage:${err}`);
    });
}

resume：重新启动一个已被暂停的音频环境

AC.resume()

suspend：暂停音频内容的进度.暂时停止音频硬件访问和减少在过程中的CPU/电池使用.

AC.suspend()

这里还少了一个重要步骤，即将音频和音量控制器，音频分析器，播放器相互关联，这样他们才能够正常使用

AudioBufferSourceNode.connect(AnalyserNode );
AnalyserNode .connect(GainNode);
GainNode.connect(AudioDestinationNode );

梳理一下音乐播放的实现流程

node 使用 fs 模块读取所有的歌曲并生成列表渲染到前端页面
当点击播放的时候，我们先查找本地缓存中是否有当前歌曲，有的话，我们创建一个音频环境进行播放，没有的话，我们则通过 ajax 获取到音频数据，然后通过 AC.decodeAudioData 解析成 buffer 存到缓存中，然后创建音频环境进行播放
在每次播放不同的歌曲之前，先调用 AC.suspend 停止当前播放的音乐，这样保证同一时间只有一首歌处于播放状态
如果是点击暂停/播放按钮，那么我们单纯的通过 resume/suspend 来控制当前音频的播放与暂停
播放的时长是通过 AC.currentTime 拿到的，总时长是 buffer.duration, 进度条是二者的比值
音量的控制通过 gainNode.gain.value 来控制
本地文件播放则是通过 fileReader.readAsArrayBuffer 将文件读取，然后依然通过 AC.decodeAudioData 解码来进行播放

canvas图形绘制

首先我们得到 AnalyserNode.frequencyBinCount，即可视化数据值，然后将其存为 Uint8Array 数组类型，

let arr = new Uint8Array(AnalyserNode.frequencyBinCount);

之后通过 getByteFrequencyData 方法将当前频率数据复制到传递给它的 uint8array 中，

AnalyserNode.getByteFrequencyData(arr);

得到的值大概是这样
在这里插入图片描述
这就是我们可视化音频需要的数据了，他是随着音频播放而不断变化的值，初始全部为 0 ，然后遍历这个数组，拿到数组中每一项的值，就是一组音谱条应该绘制的高度，看图就明白了

每一组音谱条其实就是一条有宽度的，带有渐变背景色的线，线的高度就是 arr[i], 这条线被平均分成了 n 个小方格，每个小方格的高度为 4，彼此间隔为 0.5，然后我们不断计算更新小方块和小红块的位置，通过 requestAnimationFrame 重新渲染就可以了。