首先创建AudioContext作为入口，在用户交互中启动以避免自动播放限制；接着用fetch加载音频并decodeAudioData解码，通过BufferSourceNode播放；可使用AudioWorkletNode或ScriptProcessorNode实时处理音频数据，推荐前者以提升性能；利用AnalyserNode获取频率和时域数据，结合canvas实现波形或频谱可视化；所有操作基于节点连接与音频流传递，需注意采样率、上下文状态等细节。
JavaScript的Web Audio API提供了一套强大的工具来处理和操作音频，无需依赖外部插件。它允许你在浏览器中生成、加载、分析和修改音频信号，适用于音乐应用、音效处理、可视化等场景。
创建音频上下文
所有Web Audio API操作都从AudioContext开始，它是处理音频的入口点。
你可以这样创建一个音频上下文：
const audioContext = new (window.AudioContext || window.webkitAudioContext)();
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
建议在用户交互（如点击按钮）中启动上下文，避免自动播放策略限制。
加载和播放音频文件
使用fetch或XMLHttpRequest加载音频数据，再通过decodeAudioData解码为可用的音频缓冲区。
示例代码：
动态WEB网站中的PHP和MySQL详细反映实际程序的需求，仔细地探讨外部数据的验证(例如信用卡卡号的格式)、用户登录以及如何使用模板建立网页的标准外观。动态WEB网站中的PHP和MySQL的内容不仅仅是这些。书中还提到如何串联JavaScript与PHP让用户操作时更快、更方便。还有正确处理用户输入错误的方法，让网站看起来更专业。另外还引入大量来自PEAR外挂函数库的强大功能，对常用的、强大的包
fetch('sound.mp3')
.then(response => response.arrayBuffer())
.then(arrayBuffer => audioContext.decodeAudioData(arrayBuffer))
.then(audioBuffer => {
const source = audioContext.createBufferSource();
source.buffer = audioBuffer;
source.connect(audioContext.destination);
source.start();
});
实时处理音频数据
通过ScriptProcessorNode或现代推荐的AudioWorkletNode，你可以在音频流中插入自定义处理逻辑。
例如，使用ScriptProcessorNode对音频样本进行简单增益控制：
const processor = audioContext.createScriptProcessor(1024, 1, 1);
processor.onaudioprocess = function(e) {
const input = e.inputBuffer.getChannelData(0);
const output = e.outputBuffer.getChannelData(0);
for (let i = 0; i
output[i] = input[i] * 0.5; // 减半音量
}
};
processor.connect(audioContext.destination);
注意：ScriptProcessorNode已废弃，生产环境建议迁移到AudioWorkletNode以获得更好性能。
音频分析与可视化
使用AnalyserNode提取音频的频率和时域数据，常用于波形或频谱图显示。
设置方法：
const analyser = audioContext.createAnalyser();
analyser.fftSize = 2048;
const bufferLength = analyser.frequencyBinCount;
const dataArray = new Uint8Array(bufferLength);
// 连接节点
source.connect(analyser);
analyser.connect(audioContext.destination);
// 获取数据
function draw() {
requestAnimationFrame(draw);
analyser.getByteTimeDomainData(dataArray);
// 使用canvas绘制dataArray中的波形
}
draw();
基本上就这些。掌握这些核心概念后，你可以实现混响、滤波、音高检测、音频合成等更复杂功能。关键是理解节点连接机制和音频数据的流动方式。不复杂但容易忽略细节，比如采样率匹配和上下文暂停恢复问题。
