Hello你好啊，好久不见。过去一段时间【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】未经授权，禁止复制转载。，我写博客的次数变得很少，我之前关注的一【本文首发于唐霜的博客】【本文受版权保护】些博主也逐渐抛弃了博客。一个非常令人沮丧著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【原创不易，请尊重版权】的现象是，现在的朋友们很少再关注博客，因本文作者：唐霜，转载请注明出处。未经授权，禁止复制转载。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。【本文首发于唐霜的博客】而传统的播客往往依赖搜索引擎，随着大模型原创内容，盗版必究。转载请注明出处：www.tangshuang.net的发展，播客的内容被扒光，很多人也就再也【作者：唐霜】【转载请注明来源】没有动力写博客。对我而言，写博客，可能只【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】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【作者：唐霜】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【本文受版权保护】原创内容，盗版必究。的焦虑，仅仅是自己的一种表达。
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本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net在过去几年里，我其实做了很多期播客。而最未经授权，禁止复制转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。近，视频播客的形式开始进入大众视野。播客本文作者：唐霜，转载请注明出处。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】这种内容形式其实非常有意思，特别是严肃内【版权所有，侵权必究】未经授权，禁止复制转载。容播客，具有非常强的知识和主观见解。不过本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文受版权保护】，在我已有的播客录制经验中，“停顿”或则本文作者：唐霜，转载请注明出处。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】是说“暂时的无话可说”会成为非常麻烦的一【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net件事，因为一旦这种沉默时间过长，后期的剪【原创内容，转载请注明出处】【作者：唐霜】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。本文作者：唐霜，转载请注明出处。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。转载请注明出处：www.tangshuang.net音频文件会迅速膨胀。因此，过去我基本上不原创内容，盗版必究。【版权所有，侵权必究】剪辑，停顿就停顿吧，反正我的节目也没有很著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】多人听。
【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】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】但是，我发现网上很多其他博主的节目，却显【转载请注明来源】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。得非常紧凑。仔细慢放可以发现，他们的剪辑【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【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【作者：唐霜】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。在想，难道他们是使用了什么软件吗？经过搜【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。索，我找到了一款autocut的软件可以本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net实现这个功能。到这里，你以为我是来推荐软未经授权，禁止复制转载。【作者：唐霜】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。【未经授权禁止转载】，而部分功能还要收费，对于我这样的技术党【原创不易，请尊重版权】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】来说，更喜欢web这种即用即走的产品形态【本文受版权保护】【作者：唐霜】。于是，我觉得，复刻该功能。
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【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。经过2天的折腾，我完成了剪除静音这个应用本文作者：唐霜，转载请注明出处。【本文受版权保护】，你可以通过这个链接使用剪除静音这款软件未经授权，禁止复制转载。，完全免费，不需要用户登录。让我们先看感【原创内容，转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net受一下使用这款应用前后的对比。
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未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】【作者：唐霜】原创内容，盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】整个应用完全由前端技术实现，没有后端。接【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【原创不易，请尊重版权】下来，聊一聊它的实现原理。
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原创内容，盗版必究。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】在我们拿到用户上传的视频之后，我们要基于本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net视频的音频数据来进行分析，因此，如何拿到著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】视频的音频数据是关键。在这篇文章【作者：唐霜】中提到，对于AudioContext而言【本文受版权保护】本文作者：唐霜，转载请注明出处。，来源是视频还是音频没有区别，也就是说，转载请注明出处：www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】我们直接把视频的ArrayBuffer丢本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。给AudioContext，最后就能拿到原创内容，盗版必究。转载请注明出处：www.tangshuang.net纯音频的数据。
【未经授权禁止转载】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。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。原创内容，盗版必究。不过，因为我之前有开发【本文首发于唐霜的博客】Videa本文作者：唐霜，转载请注明出处。的经验，一开始我就用webav这个库解析【本文受版权保护】【原创不易，请尊重版权】视频，所以，我是通过直接向AudioCl【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。ip中塞入视频的文件流，也可以获得音频的【原创内容，转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net数据，而且AudioClip可以直接使用著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【转载请注明来源】getPCMData来获取pcm数据，这【转载请注明来源】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。样更方便。
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转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】音频数据的本质，就是一组声道的Float未经授权，禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】32Array数据，这些数据本质上代表了【原创内容，转载请注明出处】【版权所有，侵权必究】声音的量化。
原创内容，盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创不易，请尊重版权】【转载请注明来源】【原创内容，转载请注明出处】我们在计算机中如何表达一份声音信息呢？或【本文首发于唐霜的博客】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】者说，我们如何将连续的声波信号转化为离散【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【转载请注明来源】的数值（模数转换）呢？首先，第一个概念叫原创内容，盗版必究。转载请注明出处：www.tangshuang.net做“采样（Sampling）”，我们以固【本文受版权保护】【本文受版权保护】定的频率对声波进行测量，例如每秒钟测量4【未经授权禁止转载】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。4100次，那么采样率（SampleRa【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。te）就是44100。而每次测量都会得到本文版权归作者所有，未经授权不得转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net一个数值，这个数值代表了采样的振幅，也就转载请注明出处：www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。是声音的强度。把声音的强度用一个数值表示【原创不易，请尊重版权】本文作者：唐霜，转载请注明出处。，就是第二个概念“量化”。而Float3本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】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】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。波振幅很有帮助。通常，这些浮点数会被标准【本文受版权保护】【原创内容，转载请注明出处】化为-1.0到1.0的范围内，0.0表示本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【转载请注明来源】静音。这个标准化实际上没有标准，不同的设【原创不易，请尊重版权】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】备可能存在误差。而如果声音有多声道（立体【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】声，双声道），数据通常以交错格式存储，例【转载请注明来源】【原创不易，请尊重版权】如，Float32Array中第一个元素【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。是左声道的第一帧，第二个元素是右声道的第转载请注明出处：www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。一帧，第三个是左声道的第二帧，依此类推。【本文首发于唐霜的博客】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。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。oat32Array，每个Float32【转载请注明来源】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【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】未经授权，禁止复制转载。oat32Array存储的是原始的PCM【未经授权禁止转载】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。，也就是未经压缩的音频数据。
原创内容，盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net我们拿到一个声道的Float32Arra【本文首发于唐霜的博客】本文作者：唐霜，转载请注明出处。y数据之后，就可以基于它的特性，画出一条【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net在固定范围内来来回回的折线图，它之所以是未经授权，禁止复制转载。【原创不易，请尊重版权】在固定范围，是因为数据被标准化在-1.0本文版权归作者所有，未经授权不得转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。到1.0之间，如果我们使用了一个高度为2转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。0像素的canvas作为画布，那么上面的本文作者：唐霜，转载请注明出处。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转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net像素画值在-1～0之间的点，当然，由于我【版权所有，侵权必究】【作者：唐霜】们使用简单点lineTo方法，就会让我们【作者：唐霜】【本文受版权保护】的整个图形是一个折线图。而这个图也就是我著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【原创不易，请尊重版权】们音频文件所对应的声波图。
未经授权，禁止复制转载。【原创不易，请尊重版权】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。在理解了声波图的原理之后，我们做静音分析【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【作者：唐霜】就很简单了，总的原则就是找出Float3转载请注明出处：www.tangshuang.net【作者：唐霜】2Array中，数值靠近0的那些连续的点【版权所有，侵权必究】【转载请注明来源】，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。【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创不易，请尊重版权】为了找到这些连续的点所形成的片段，我们需【本文首发于唐霜的博客】【本文首发于唐霜的博客】要引入3个设定值：
本文作者：唐霜，转载请注明出处。【作者：唐霜】【转载请注明来源】【转载请注明来源】- dBFS：最大振幅表示为0dBFS，振幅本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【原创不易，请尊重版权】越小dBFS越小，因此，我们只会考虑通过【作者：唐霜】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。负值的dBFS来控制声音选择，例如我们设著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】定 -40dBFS 代表我们会把声音小于【本文受版权保护】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 未经授权，禁止复制转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有，侵权必究】转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。
- 最短静音时长：虽然我们会标记 -40dB【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创不易，请尊重版权】FS 的点，但是，这些点必须是连续的点才【本文首发于唐霜的博客】【原创内容，转载请注明出处】能作为我们剪除的目标，最短静音时长就给了【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net我们一个标准，例如我们设定为 400ms本文版权归作者所有，未经授权不得转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。，那么这些静音点，必须达到连续时长在 4原创内容，盗版必究。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。00ms 以上，才能算一段空白，才需要被转载请注明出处：www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】剪除，低于 400ms 的只能算停顿，不本文作者：唐霜，转载请注明出处。【本文受版权保护】被剪除 【未经授权禁止转载】【版权所有，侵权必究】【原创内容，转载请注明出处】【原创不易，请尊重版权】【未经授权禁止转载】
- 分析窗口：对于一条Float32Arra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。y来说，其实是非常长非常长的，如果每个点【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】原创内容，盗版必究。都去计算和对比，就显得非常臃肿，因此，我【未经授权禁止转载】【版权所有，侵权必究】们把整条Float32Array划分为平著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。均的小片段，现在，我们把每一个小片段作为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。一个点来对待，取这个小片段内所有值的平均【未经授权禁止转载】本文作者：唐霜，转载请注明出处。值为这个小片段所代表的点的值，再用这个值【本文首发于唐霜的博客】【版权所有，侵权必究】去和设定的dBFS值对比。分析窗口的目的【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】是减少运算次数，提升性能。 本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创不易，请尊重版权】【本文受版权保护】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。
另外，我们还可以获取音频的总时长作为参考转载请注明出处：www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。，从而计算出每一个点所对应的时间点。通过未经授权，禁止复制转载。【原创内容，转载请注明出处】上面这些设计，我们就能分析出这段音频在那著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【作者：唐霜】些时间段内，是声音比较小的，需要被剪除的著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net。
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