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音频可视化术语表
在使用音频波形可视化器时，你可能会遇到一些专业的音频和 Web 技术术语。以下是这些术语的通俗解释及其与本工具的关系。
| 术语 | 定义 | 与本工具的关系 |
|---|---|---|
| FFT（快速傅里叶变换） | 一种将时域信号转换为频域信号的高效算法，能把复杂的音频波形拆解为不同频率成分的叠加。 | 本工具的核心算法。AnalyserNode 通过 FFT 将音频信号从时间维度转换为频率维度，从而生成频谱图。用户可选择 512~4096 不同的 FFT 大小。 |
| Web Audio API | 浏览器原生的音频处理接口，提供创建、控制和分析音频节点的完整能力。 | 本工具完全基于 Web Audio API 构建，使用 AudioContext 创建音频处理管线，AnalyserNode 进行频谱分析，GainNode 控制音量。 |
| AnalyserNode | Web Audio API 中的分析节点，可实时获取音频的频域和时域数据。 | 本工具通过 AnalyserNode 的 getByteFrequencyData（频域）和 getByteTimeDomainData（时域）方法获取可视化所需的原始数据。 |
| 频域（Frequency Domain） | 以频率为横轴描述信号能量分布的表示方式，展示各频率成分的强弱。 | 频谱柱状图和环形频谱均基于频域数据绘制，横轴（或圆周方向）代表频率，纵轴（或径向长度）代表能量强度。 |
| 时域（Time Domain） | 以时间为横轴描述信号振幅变化的表示方式，展示声音的响度起伏。 | 波形模式基于时域数据绘制，Y 轴表示音频信号的瞬时振幅值（0~255，128 为静音中心线）。 |
| FFT Size | FFT 运算处理的采样点数，直接决定频率分辨率。FFT Size = N 时，产生 N/2 个频率 bin。 | 本工具提供 512（256 bin）、1024（512 bin）、2048（1024 bin）、4096（2048 bin）四档可选。数值越大，频率划分越精细。 |
| Canvas | HTML5 提供的 2D/3D 绘图 API，支持像素级的高性能图形渲染。 | 本工具使用 Canvas 2D Context 进行所有可视化图形的绘制，每帧清空画布后重绘波形/频谱/粒子效果。 |
| requestAnimationFrame | 浏览器提供的动画帧回调 API，与屏幕刷新率同步执行渲染循环。 | 本工具使用 rAF 驱动可视化渲染循环，确保动画与显示器刷新率同步，避免画面撕裂和不必要的帧浪费。 |
| AudioContext | Web Audio API 的核心上下文对象，管理音频处理管线的创建和生命周期。 | 用户导入音频后，工具会创建 AudioContext 并连接 source - analyser - gain - destination 的处理链路。 |
| dB（分贝） | 衡量声音强度的对数单位，反映人耳对声音响度的感知特性。 | 频谱可视化中，频率 bin 的原始值经过对数映射后更符合人耳感知，低能量的高频成分也能在频谱图上清晰呈现。 |