Chrome插件：云音乐听歌识曲

图片来源：Chrome插件-云音乐听歌

本文作者：空吾

当你用网页在视频网站刷视频的时候，有没有碰到过一个 BGM 激起你内心的波澜，而你却不知道它的名字。此时只能打开手机进行听歌识曲，而通过一个浏览器的插件却更容易解决这个问题。不需要繁琐的掏出手机，也不会因为需要外放而干扰他人，更不会因为环境噪音而识别困难。

如果你恰好也有这个需要，不妨试一下云音乐出品的 Chrome 浏览器插件「云音乐听歌」，还可以直接进行红心收藏哦。也可以到插件官网预览实际运行的效果。

背景

目前 Chrome 商店上存在的听歌识曲插件，大都是国外出品，国内产品寥寥，对于国内音乐支持较差。既然云音乐有这个能力，我们希望将这样的功能覆盖每一个角落，传递音乐美好力量。与此同时市面上的插件大多还是基于 manifest v2 实现（相对于 manifest v3，安全性、性能、隐私性均较差），普遍的做法是将音频录制之后直接交给服务端，通过服务端进行指纹提取，徒增服务端计算压力，增加网络传输。
那么有没有办法既能使用 manifest v3 协议进行功能实现，同时将音频指纹提取这一计算放在前端呢？

Chrome浏览器插件新协议

本文的重心不在如何实现一个浏览器插件本身，如果你不了解插件本身的开发，可查阅 Google 官方的开发文档。

特别说明的是，manifest v2（MV2）即将被废弃，在 2022 年逐步不接受更新，2023 年将会逐步不能运行，本文所有的内容都是基于更安全、性能更好、隐私更强的 manifest v3（MV3）进行实现。

协议升级对功能的实现方式也会带来一些变化，因为 MV3 更安全的限制，一些基于 MV2 灵活的实现方式（例如：执行远程代码、可以使用 eval、new Function(...) 等不安全方法）将不能使用。而这会对听歌识曲插件带来一些实现上的难题。

MV3 协议对插件实现核心影响点：

原有的 Background Page 使用 Service Worker 进行替代，这意味着在 Background Page 不再能进行 Web API 等操作。
远程代码托管不再支持，无法进行动态加载代码，意味着可执行的代码都需要直接打包到插件中。
内容安全策略调整，不再支持不安全代码的直接执行。WASM 初始化相关函数无法直接运行。
听歌识曲的实现
听歌识曲本身技术比较成熟，整体的思路是通过音频数字采样，进行音频指纹的提取，最后将指纹在数据库进行匹配，特征值最高的即是所认为识别到的歌曲。

浏览器插件中的音频提取

利用插件进行网页内的音视频录制其实非常简单，只需要 chrome.tabCapture API 即可实现网页本身的音频录制，获取到的流数据我们需要针对音频数据进行采样，保证计算 HASH 的规则和数据库数据保持一致。

针对获取的 stream 流可以进行音频的转录采样，一般有三种处理方式：

createScriptProcessor：此方法用于音频处理最为简单，但是此方法已经在 W3C 标准里标记为废弃。不建议使用
MediaRecorder：借助媒体 API 也可以完成音频的转录，但是没有办法做到精细处理。
AudioWorkletNode：用于替代 createScriptProcessor 进行音频处理，可以解决同步线程处理导致导致的对主线程的压力，同时可以按 bit 进行音频信号处理，这里也选择此种方式进行音频采样。

基于 AudioWorkletNode 实现音频的采样及采样时长控制方法：

模块注册，这里的模块加载是通过文件的加载方式，PitchProcessor.js 对应的是根目录下的文件：

const audio_ctx = new window.AudioContext({
  sampleRate: 8000,
});
await audio_ctx.audioWorklet.addModule("PitchProcessor.js");

创建 AudioWorkletNode，主要用于接收通过 port.message 从 WebAudio 线程传递回来的数据信息，从而可以在主线程进行数据处理：

class PitchNode extends AudioWorkletNode {
  // Handle an uncaught exception thrown in the PitchProcessor.
  onprocessorerror(err) {
 console.log(
   `An error from AudioWorkletProcessor.process() occurred: ${err}`
 );
  }

  init(callback) {
 this.callback = callback;
 this.port.onmessage = (event) => this.onmessage(event.data);
  }

  onmessage(event) {
 if (event.type === 'getData') {
   if (this.callback) {
     this.callback(event.result);
   }
 }
  }
}

const node = new PitchNode(audio_ctx, "PitchProcessor");

处理 AudioWorkletProcessor.process，也就是 PitchProcessor.js 文件内容：

process(inputs, outputs) {
  const inputChannels = inputs[0];
  const inputSamples = inputChannels[0];
  if (this.samples.length < 48000) {
 this.samples = concatFloat32Array(this.samples, inputSamples);
  } else {
 this.port.postMessage({ type: 'getData', result: this.samples });
 this.samples = new Float32Array(0);
  }
  return true;
}

取第一个输入通道的第一个声道进行数字信号的收集，收集到符合定义的长度（例如这里的48000）之后通知到主线程进行信号的识别处理。

基于 process 方法可以做很多有意思的尝试，比如最基础的白噪音生成等。

音频指纹提取

提取到音频信号之后，下一步要做的就是对信号数据进行指纹提取，我们提取到的其实就是一段二进制数据，需要对数据进行傅里叶变换，转换为频域信息进行特征表示。具体指纹的提取的逻辑是有一套规整的复杂算法，常规的指纹提取方法：1) 基于频带能量的音频指纹；2）基于landmark的音频指纹；3）基于神经网络的音频指纹，对算法感兴趣的可以阅读相关论文，例如：A Highly Robust Audio Fingerprinting System
。整个运算有一定的性能要求，基于 WebAssembly 进行运算，可以获得更好的 CPU 性能。现如今，C++/C/Rust 都有比较便捷的方式编译成 WebAssembly 字节码，这里不再展开。

接下来，当你尝试通过在插件场景中运行 WASM 模块初始化的时候，你大概率会遇到如下异常：

Refused to compile or instantiate WebAssembly module because 'wasm-eval' is not an allowed source of script in the following Content Security Policy directive: "script-src 'self' 'unsafe-inline' 'unsafe-eval' ...

这是因为在使用 WebAssembly 的时候需要遵循严格的 CSP 定义，对于 Chrome MV2 可以通过追加 "content_security_policy":"script-src 'self' 'unsafe-eval';" 进行声明解决。而在 MV3 中，由于更加严格的隐私及安全限制，已经不允许这种简单粗暴的执行方式了。
MV3 中，对于插件页面 CSP 定义中的script-src object-src worker-src 只允许取值为：

self
none
localhost
也就是没有办法定义 unsafe-eval 等属性，所以想单纯在插件页面里直接运行 wasm 已经不可行了。
到这似乎已经到了绝路？方法总比问题多，细品文档，发现文档有这样一句描述：

CSP modifications for sandbox have no such new restrictions. —— Chrome插件开发文档

也就是说这种安全限制在沙盒模式下是没有的。插件本身可以定义 sandbox 页面，这种页面虽然无法访问 web/chrome API，但是它可以运行一些所谓“不安全”的方法，例如 eval、new Function、WebAssembly.instantiate 等。
所以可以借助沙盒页面进行 WASM 模块的加载及运行，将计算的结果返回给主页面，整体的指纹采集的流程就变成，如下图：

对于主页面和沙盒页面如何进行数据通信，可以通过在主页面里边加载 iFrame 的方式，借助iFrame的 contentWindow 和主 window 进行数据联通，数据流程如下图：

到这里完成了基本的音频的提取及指纹提取的过程，剩下的部分就是通过指纹在数据库进行特征匹配。

特征匹配

提取到的音频指纹后，接下来就是到指纹库里进行音频检索。指纹库可以用散列表实现，每个表项表示相同指纹对应的音乐ID和音乐出现的时间，构建出指纹数据库。从数据库中访问提取的指纹即可获取匹配的歌曲。当然这只是一个基本流程，具体的算法优化方式各家还是有很大的差异，除了版权原因，算法直接导致了各家匹配的效率和正确率。而插件这里的实现还是以效率优先的方式。

写在最后

以上大致描述了基于 WebAssembly 与 MV3实现听歌识曲插件的大致流程。插件虽然灵活易用，但是 Google 也意识到了插件带来的一些安全、隐私等问题，从而进行了一次大规模的迁移。MV3 协议更加具备隐私和安全性，但也限制了不少功能的实现，在2023年之后会有大批量的插件无法继续使用。

关于听歌识曲插件目前已完成的功能包括音频识别、红心歌单收藏等，后续还将继续功能拓展，希望这个小功能可以帮助到你。

参考资料

本文发布自网易云音乐技术团队，文章未经授权禁止任何形式的转载。我们常年招收各类技术岗位，如果你准备换工作，又恰好喜欢云音乐，那就加入我们 grp.music-fe(at)corp.netease.com！