高性能现代浏览器超大wav音频的波形绘制方案

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。

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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。