来自Tone.Waveform().getValues()的值代表什么？

Question

我正在尝试用tone.js绘制我的音频波形

// setup
const wave = new Tone.Waveform()
Tone.Master.connect(wave)

// later
wave.getValue() // returns an array (length 1024) of numbers between -1 and 1

这很好，只是我很难理解这些数字代表的是什么。我假设它们是随着时间的推移波动的振幅，但如果是这样的话，它们到过去有多远呢？

或者我完全误解了一些事情，无论是哪种情况，如果你能给我一些解释，我会很感激！

文档非常简短，可以找到这里，它的内容如下：

获取音频源的波形。将长度大小的波形数据作为Float32Array返回，其值介于-1和1之间。

Answer 1

这真的很有趣！由于我对音频API不太熟悉，所以我遵循了Tone.js的源代码来揭示它的含义。

代码中的Tone.Waveform属性是new Tone().Waveform，它包含.getValue()的实现。

// https://github.com/Tonejs/Tone.js/blob/053b5d4397b595ea804b5d6baf6108158c8e0696/Tone/component/analysis/Waveform.ts#L43-L45
// Waveform.ts
class Waveform extends MeterBase {
  // ...
  /**
   * Return the waveform for the current time as a Float32Array where each value in the array
   * represents a sample in the waveform.
   */
  getValue(): Float32Array {
    return this._analyser.getValue() as Float32Array;
  }
}

Waveform._analyser属性来自MeterBase。用分析器实现._analyser属性

// https://github.com/Tonejs/Tone.js/blob/053b5d4397b595ea804b5d6baf6108158c8e0696/Tone/component/analysis/MeterBase.ts
// MeterBase.ts
class MeterBase {
  // ...
  protected _analyser: Analyser;
}

看看Analyser.ts，就会发现getValue()来自analysers[x].getFloatTimeDomainData()。现在我们有了一条线索，getValue()似乎是一些浮点信号的时间序列数据。

// https://github.com/Tonejs/Tone.js/blob/b1526c357854d8017765328bd1278a91d1e14e50/Tone/component/analysis/Analyser.ts#L17-L21
// Analyser.ts
/**
* Wrapper around the native Web Audio's [AnalyserNode](http://webaudio.github.io/web-audio-api/#idl-def-AnalyserNode).
* Extracts FFT or Waveform data from the incoming signal.
* @category Component
*/
class Analyser {
  // ...
  private _analysers: AnalyserNode[] = [];
}

analysers是AnalyserNode数组的包装器，如注释中所述。

链接的W3C官方AnalyserNode文档结果表明，.getFloatTimeDomainData()是分贝(DB)时间序列数据的blackman窗口和傅里叶变换的结果。这份文件有更详细的内容。如果你对它感兴趣，请检查一下。

简单地说，这是一个关于分贝(DB)随时间变化的规范化数据。我相信dB使用1024和-1 ~1的规范化时间框架来节省内存。在本质上，波形有曲线形式，可以用数学表达式优雅地压缩。因此，在理论上，它没有明确的界限，因为一切都可以归一化，但它可能会失去一些质量的归一化率(平滑)。

我个人认为，Tone.js的文档作者在简化getValues()含义方面做得很好。它只是解释了它是什么，它可以是什么在一个简短的句子，而不是做不必要的讲座。对于一些人来说，它可能需要更详细的说明，但我认为任何使用WebAudio的人都可能理解它是什么。

感谢霍夫带来了这么棒的问题。