Hello你好啊,好久不见。过去一段时间【原创内容,转载请注明出处】转载请注明出处:www.tangshuang.net,我写博客的次数变得很少,我之前关注的一【本文受版权保护】转载请注明出处:www.tangshuang.net些博主也逐渐抛弃了博客。一个非常令人沮丧【本文首发于唐霜的博客】未经授权,禁止复制转载。的现象是,现在的朋友们很少再关注博客,因原创内容,盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net为通过大模型应用,获取知识变得极为便捷,本文作者:唐霜,转载请注明出处。【原创内容,转载请注明出处】而传统的播客往往依赖搜索引擎,随着大模型转载请注明出处:www.tangshuang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。的发展,播客的内容被扒光,很多人也就再也原创内容,盗版必究。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】没有动力写博客。对我而言,写博客,可能只本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。是换一种方式来表达自己,因此,偶尔还是会【转载请注明来源】未经授权,禁止复制转载。写一些,这种写作的心态,不去对抗AI抓取【本文首发于唐霜的博客】【转载请注明来源】的焦虑,仅仅是自己的一种表达。
未经授权,禁止复制转载。【作者:唐霜】起因
在过去几年里,我其实做了很多期播客。而最【转载请注明来源】原创内容,盗版必究。近,视频播客的形式开始进入大众视野。播客【未经授权禁止转载】【版权所有,侵权必究】这种内容形式其实非常有意思,特别是严肃内【未经授权禁止转载】【作者:唐霜】容播客,具有非常强的知识和主观见解。不过转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创不易,请尊重版权】,在我已有的播客录制经验中,“停顿”或则转载请注明出处:www.tangshuang.net【作者:唐霜】是说“暂时的无话可说”会成为非常麻烦的一本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshuang.net件事,因为一旦这种沉默时间过长,后期的剪本文版权归作者所有,未经授权不得转载。未经授权,禁止复制转载。辑会很麻烦,如果在一次节目中,这种沉默出未经授权,禁止复制转载。【未经授权禁止转载】现了很多次,剪辑就是灾难。而且经过剪辑的未经授权,禁止复制转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。音频文件会迅速膨胀。因此,过去我基本上不【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【未经授权禁止转载】剪辑,停顿就停顿吧,反正我的节目也没有很原创内容,盗版必究。【转载请注明来源】多人听。
【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【本文受版权保护】但是,我发现网上很多其他博主的节目,却显原创内容,盗版必究。【原创不易,请尊重版权】得非常紧凑。仔细慢放可以发现,他们的剪辑本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net频次极高,几乎所有的停顿都被剪掉了。我就著作权归作者所有,禁止商业用途转载。原创内容,盗版必究。在想,难道他们是使用了什么软件吗?经过搜本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【转载请注明来源】索,我找到了一款autocut的软件可以【未经授权禁止转载】【原创不易,请尊重版权】实现这个功能。到这里,你以为我是来推荐软原创内容,盗版必究。未经授权,禁止复制转载。件的吗?当然不是。这款软件有着非常多功能未经授权,禁止复制转载。【原创内容,转载请注明出处】,而部分功能还要收费,对于我这样的技术党【原创内容,转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】来说,更喜欢web这种即用即走的产品形态本文作者:唐霜,转载请注明出处。未经授权,禁止复制转载。。于是,我觉得,复刻该功能。
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未经授权,禁止复制转载。原创内容,盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】可以听到,剪除之后,所有空白的部分都被剪【本文首发于唐霜的博客】【未经授权禁止转载】除了,听起来显得紧凑连贯。
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著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net而且,对于用户来说,他可以很容易在分析结著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【转载请注明来源】果图中看到被剪除的时间段,甚至,可以通过【本文受版权保护】【版权所有,侵权必究】点击来避免某些片段被剪除。
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整个应用完全由前端技术实现,没有后端。接未经授权,禁止复制转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】下来,聊一聊它的实现原理。
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在我们拿到用户上传的视频之后,我们要基于著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】视频的音频数据来进行分析,因此,如何拿到未经授权,禁止复制转载。【本文受版权保护】视频的音频数据是关键。在这篇文章中提到,对于AudioContext而言【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文首发于唐霜的博客】,来源是视频还是音频没有区别,也就是说,【作者:唐霜】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net我们直接把视频的ArrayBuffer丢【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【原创内容,转载请注明出处】给AudioContext,最后就能拿到【原创不易,请尊重版权】【本文受版权保护】纯音频的数据。
本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【本文首发于唐霜的博客】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。不过,因为我之前有开发Videa的经验,一开始我就用webav这个库解析【未经授权禁止转载】原创内容,盗版必究。视频,所以,我是通过直接向AudioCl【原创内容,转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netip中塞入视频的文件流,也可以获得音频的【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】数据,而且AudioClip可以直接使用本文作者:唐霜,转载请注明出处。未经授权,禁止复制转载。getPCMData来获取pcm数据,这【原创内容,转载请注明出处】未经授权,禁止复制转载。样更方便。
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【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.net波形图和静音分析
音频数据的本质,就是一组声道的Float【转载请注明来源】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。32Array数据,这些数据本质上代表了本文作者:唐霜,转载请注明出处。原创内容,盗版必究。声音的量化。
【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】未经授权,禁止复制转载。我们在计算机中如何表达一份声音信息呢?或本文作者:唐霜,转载请注明出处。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。者说,我们如何将连续的声波信号转化为离散【未经授权禁止转载】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。的数值(模数转换)呢?首先,第一个概念叫【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【本文首发于唐霜的博客】做“采样(Sampling)”,我们以固著作权归作者所有,禁止商业用途转载。原创内容,盗版必究。定的频率对声波进行测量,例如每秒钟测量4【本文首发于唐霜的博客】【版权所有,侵权必究】4100次,那么采样率(SampleRa【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】te)就是44100。而每次测量都会得到原创内容,盗版必究。原创内容,盗版必究。一个数值,这个数值代表了采样的振幅,也就原创内容,盗版必究。【版权所有,侵权必究】是声音的强度。把声音的强度用一个数值表示【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】,就是第二个概念“量化”。而Float3未经授权,禁止复制转载。【原创不易,请尊重版权】2数值表示带小数点的数值,这对精确白送声【原创内容,转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】波振幅很有帮助。通常,这些浮点数会被标准本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。化为-1.0到1.0的范围内,0.0表示未经授权,禁止复制转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。静音。这个标准化实际上没有标准,不同的设【本文首发于唐霜的博客】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。备可能存在误差。而如果声音有多声道(立体【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创不易,请尊重版权】声,双声道),数据通常以交错格式存储,例转载请注明出处:www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】如,Float32Array中第一个元素著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【原创内容,转载请注明出处】是左声道的第一帧,第二个元素是右声道的第本文作者:唐霜,转载请注明出处。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】一帧,第三个是左声道的第二帧,依此类推。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者:唐霜,转载请注明出处。但是,在js中,通常,接口会返回多个Fl未经授权,禁止复制转载。【版权所有,侵权必究】oat32Array,每个Float32未经授权,禁止复制转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。Array表示一个声道的数据。另外,Fl【版权所有,侵权必究】【转载请注明来源】oat32Array存储的是原始的PCM未经授权,禁止复制转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。,也就是未经压缩的音频数据。
【版权所有,侵权必究】【本文首发于唐霜的博客】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。我们拿到一个声道的Float32Arra未经授权,禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.nety数据之后,就可以基于它的特性,画出一条未经授权,禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】在固定范围内来来回回的折线图,它之所以是原创内容,盗版必究。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。在固定范围,是因为数据被标准化在-1.0【作者:唐霜】未经授权,禁止复制转载。到1.0之间,如果我们使用了一个高度为2未经授权,禁止复制转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。0像素的canvas作为画布,那么上面的未经授权,禁止复制转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net10像素画值在0-1之间的点,下面点10原创内容,盗版必究。本文作者:唐霜,转载请注明出处。像素画值在-1~0之间的点,当然,由于我【原创内容,转载请注明出处】本文作者:唐霜,转载请注明出处。们使用简单点lineTo方法,就会让我们著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。的整个图形是一个折线图。而这个图也就是我本文版权归作者所有,未经授权不得转载。未经授权,禁止复制转载。们音频文件所对应的声波图。
【原创内容,转载请注明出处】【转载请注明来源】原创内容,盗版必究。在理解了声波图的原理之后,我们做静音分析本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【作者:唐霜】就很简单了,总的原则就是找出Float3【原创不易,请尊重版权】【作者:唐霜】2Array中,数值靠近0的那些连续的点转载请注明出处:www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】,并且找出它们对应的时间。
本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net为了找到这些连续的点所形成的片段,我们需原创内容,盗版必究。原创内容,盗版必究。要引入3个设定值:
【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshuang.net- dBFS:最大振幅表示为0dBFS,振幅【版权所有,侵权必究】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】越小dBFS越小,因此,我们只会考虑通过【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处:www.tangshuang.net负值的dBFS来控制声音选择,例如我们设【原创不易,请尊重版权】未经授权,禁止复制转载。定 -40dBFS 代表我们会把声音小于【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net著作权归作者所有,禁止商业用途转载。 -40dBFS 的点标记为要剪除的点 【原创内容,转载请注明出处】未经授权,禁止复制转载。未经授权,禁止复制转载。
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